Github Trends®
8679 findingsmedian surprise 0.0046window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2502 · UNIT ID 1378880709
Rizzo-AI-Academy/rizzo-flow
The open, local take on Jev: typed decisions from an LLM, without generating a single token
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0119
ENGAGEMENT0.29
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
11.33
ACCEL
-7.00
RETENTION
39.5%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 34 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
910
FOLLOWERS
241
OWNER ★
2,140

Engagement Signals

FORKS
57
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 34 / 34 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Rizzo-AI-Academy/rizzo-flow собрал 34 звёзд за окно, тогда как у автора всего 241 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 910. Это даёт surprise-индекс 0.0119 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8679 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 71%
VELOCITY11.335.67+5.67ABOVE 73%
RETENTION39.5%42.4%-3.0 PPABOVE 45%
FORKS57334-277ABOVE 21%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 65%