Github Trends®
3783 findingsmedian surprise 0.00355window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #324 · UNIT ID 879414204
workofart/ml-by-hand
A deep learning library built from scratch with complex neural networks examples built on top for learning purposes.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0665
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
17% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.33
ACCEL
+9.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 19 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
55
FOLLOWERS
34
OWNER ★
212

Engagement Signals

FORKS
16
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 19 / 19 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

workofart/ml-by-hand собрал 19 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 55. Это даёт surprise-индекс 0.0665 (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 3783 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 91%
VELOCITY6.335.33+1.00ABOVE 57%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS16420-404ABOVE 9%
SURPRISE0.070.00+0.06ABOVE 92%