Github Trends®
8833 findingsmedian surprise 0.00433window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7289 · UNIT ID 355959597
Textualize/textual
The lean application framework for Python. Build sophisticated user interfaces with a simple Python API. Run your apps in the terminal and a web browser.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000271
ENGAGEMENT0.36
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
7.33
ACCEL
-2.00
RETENTION
72.2%
PEAK 2026-09-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 22 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
26,974
FOLLOWERS
2,374
OWNER ★
111,130

Engagement Signals

FORKS
1,330
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 22 / 22 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Textualize/textual собрал 22 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,374 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 26,974. Это даёт surprise-индекс 0.000271 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8833 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 17%
VELOCITY7.335.67+1.67ABOVE 59%
RETENTION72.2%45.9%+26.3 PPABOVE 79%
FORKS1,330344+986ABOVE 75%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 11%