Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #7179.
FINDING #7179 · UNIT ID 1094661348
tile-ai/TileRT
Tile-Based Runtime for Ultra-Low-Latency LLM Inference
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000602
ENGAGEMENT0.42
FRESHNESS1.36
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.40
ACCEL
-0.11
RETENTION
14.2%
PEAK 2026-09-29 · FORK-RETENTION 50.0% · 72 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,944
FOLLOWERS
752
OWNER ★
12,200

Engagement Signals

FORKS
135
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 72 / 72 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

tile-ai/TileRT собрал 72 звёзд за окно, тогда как у автора всего 752 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,944. Это даёт surprise-индекс 0.000602 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% 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 26%
VELOCITY2.403.80-1.40ABOVE 28%
RETENTION14.2%20.3%-6.1 PPABOVE 36%
FORKS135138-3ABOVE 49%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 12%