Github Trends®
9757 findingsmedian surprise 0.00781window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3193 · 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

SURPRISE0.0111
ENGAGEMENT0.33
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.57
ACCEL
-0.43
RETENTION
39.5%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 74 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
910
FOLLOWERS
241
OWNER ★
2,140

Engagement Signals

FORKS
57
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 74 / 74 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Rizzo-AI-Academy/rizzo-flow собрал 74 звёзд за окно, тогда как у автора всего 241 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 910. Это даёт surprise-индекс 0.0111 (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 9757 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 67%
VELOCITY10.573.57+7.00ABOVE 79%
RETENTION39.5%40.0%-0.5 PPABOVE 50%
FORKS57112-55ABOVE 34%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 59%