Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6515 · UNIT ID 1129492787
sgl-project/sglang-omni
SGLang-Omni is a high-performance serving framework for audio models (TTS, ASR) and unified multimodal models.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00087
ENGAGEMENT0.94
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
9.29
ACCEL
-0.39
RETENTION
73.3%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 90.0% · 65 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
10,632
FOLLOWERS
1,096
OWNER ★
42,199

Engagement Signals

FORKS
401
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 65 / 65 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

sgl-project/sglang-omni собрал 65 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,096 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,632. Это даёт surprise-индекс 0.00087 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 90.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 33%
VELOCITY9.293.71+5.57ABOVE 77%
RETENTION73.3%39.3%+34.0 PPABOVE 92%
FORKS40191+310ABOVE 83%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 14%