Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6339 · UNIT ID 1315424242
sqliteai/warp
Run the full 2.78-trillion-parameter Kimi K3 model, DeepSeek V4.1 Flash or GLM-5.3-Flash beyond available RAM by streaming activated weights directly from NVMe. A dependency-free, embeddable C inference engine.
[ C ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00112
ENGAGEMENT0.49
FRESHNESS1.54
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.83
ACCEL
-0.09
RETENTION
23.6%
PEAK 2026-09-18 · FORK-RETENTION 80.0% · 55 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,594
FOLLOWERS
224
OWNER ★
5,729

Engagement Signals

FORKS
186
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

sqliteai/warp собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 224 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,594. Это даёт surprise-индекс 0.00112 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 80.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 34%
VELOCITY1.833.80-1.97ABOVE 13%
RETENTION23.6%20.3%+3.4 PPABOVE 58%
FORKS186138+48ABOVE 57%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 16%