Github Trends®
1013 findingsmedian surprise 0.0334window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #264 · UNIT ID 1291414309
swellweb/reame
A lean, fully-tested LLM inference server for the hardware you already have — free tiers, shared VPS, 2-core ARM boxes. OpenAI-compatible API on llama.cpp. On a CPU, never compute the same thing twice: it caches prompts, prefixes and past generations to disk, so request #100 costs a fraction of request #1.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0408
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.38
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.00
ACCEL
+0.49
RETENTION
39.8%
PEAK 2026-07-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 90 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
34
FOLLOWERS
8
OWNER ★
256

Engagement Signals

FORKS
6
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 90 / 90 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

swellweb/reame собрал 90 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 34. Это даёт surprise-индекс 0.0408 (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 1013 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 74%
VELOCITY3.007.20-4.20ABOVE 19%
RETENTION39.8%30.8%+9.1 PPABOVE 66%
FORKS656-50ABOVE 14%
SURPRISE0.040.03+0.01ABOVE 57%