Github Trends®
651 findingsmedian surprise 0.00057window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #252 · UNIT ID 1132444278
wafer-ai/gpu-perf-engineering-resources
A curated resource list for learning AI performance engineering, from GPU fundamentals to production inference.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0017
ENGAGEMENT0.45
FRESHNESS1.11
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.19
ACCEL
+0.05
RETENTION
1.9%
PEAK 2026-09-12 · FORK-RETENTION 16.7% · 197 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,247
FOLLOWERS
211
OWNER ★
4,125

Engagement Signals

FORKS
380
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
3
UNIQUE STARGAZERS 197 / 197 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

wafer-ai/gpu-perf-engineering-resources собрал 197 звёзд за окно, тогда как у автора всего 211 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,247. Это даёт surprise-индекс 0.0017 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 16.7% и 3 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 61%
VELOCITY2.192.81-0.62ABOVE 32%
RETENTION1.9%8.3%-6.4 PPABOVE 10%
FORKS3801,903-1,523ABOVE 21%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 70%