Github Trends®
8833 findingsmedian surprise 0.00433window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5061 · UNIT ID 292374787
stas00/ml-engineering
Machine Learning Engineering Open Book
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00211
ENGAGEMENT0.25
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.00
ACCEL
+1.50
RETENTION
100.0%
PEAK 2026-09-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 30 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
4,706
FOLLOWERS
2,575
OWNER ★
21,309

Engagement Signals

FORKS
1,246
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 30 / 30 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

stas00/ml-engineering собрал 30 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,575 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,706. Это даёт surprise-индекс 0.00211 (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 8833 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 43%
VELOCITY10.005.67+4.33ABOVE 70%
RETENTION100.0%45.9%+54.1 PPABOVE 96%
FORKS1,246344+902ABOVE 74%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 37%