Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1909 · UNIT ID 1003222647
typedef-ai/fenic
Semantic DataFrames for humans and agents
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0172
ENGAGEMENT0.35
FRESHNESS1.47
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
17% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.83
ACCEL
+0.09
RETENTION
9.3%
PEAK 2026-08-16 · FORK-RETENTION 72.7% · 115 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
183
FOLLOWERS
21
OWNER ★
691

Engagement Signals

FORKS
41
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 115 / 115 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

typedef-ai/fenic собрал 115 звёзд за окно, тогда как у автора всего 21 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 183. Это даёт surprise-индекс 0.0172 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 72.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 80%
VELOCITY3.833.67+0.17ABOVE 52%
RETENTION9.3%24.6%-15.3 PPABOVE 20%
FORKS41115-74ABOVE 26%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 68%