Github Trends®
9789 findingsmedian surprise 0.00728window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1885 · UNIT ID 1001530708
raptodb/rapto
For engineers seeking an in-memory key-value database, Rapto provides predictable performance, cache-aware design, and low memory usage through an event-driven runtime.
[ ZIG ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0294
ENGAGEMENT0.35
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
30% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.57
ACCEL
+0.89
RETENTION
37.5%
PEAK 2026-09-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
13
FOLLOWERS
3
OWNER ★
37

Engagement Signals

FORKS
4
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

raptodb/rapto собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 13. Это даёт surprise-индекс 0.0294 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 81%
VELOCITY1.573.43-1.86ABOVE 7%
RETENTION37.5%37.5%0.0 PPABOVE 48%
FORKS4120-116ABOVE 4%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 82%