Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #222 · UNIT ID 1337322832
schumannx/full-stack-data-engineering
End-to-end streaming data platform on AWS: Kafka → Iceberg lake → Kimball model → Athena, orchestrated with Airflow 3. Terraform, Glue PySpark, dbt.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.17
ENGAGEMENT0.38
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
29% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
8.67
ACCEL
+7.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 26 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
10
FOLLOWERS
0
OWNER ★
100

Engagement Signals

FORKS
11
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 26 / 26 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

schumannx/full-stack-data-engineering собрал 26 звёзд за окно, тогда как у автора всего 0 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10. Это даёт surprise-индекс 0.17 (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 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.080.00+0.08ABOVE 98%
VELOCITY8.675.67+3.00ABOVE 65%
RETENTION0.0%45.5%-45.5 PPABOVE 0%
FORKS11340-328ABOVE 8%
SURPRISE0.170.00+0.17ABOVE 97%