Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2030 · UNIT ID 1172574522
Andyyyy64/whichllm
Find the local LLM that actually runs and performs best on your hardware. Ranked by real, recency-aware benchmarks, not parameter count. One command, run it instantly.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0192
ENGAGEMENT0.33
FRESHNESS1.28
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
15.47
ACCEL
+0.20
RETENTION
35.0%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 24.3% · 464 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
765
FOLLOWERS
107
OWNER ★
6,581

Engagement Signals

FORKS
357
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 464 / 464 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Andyyyy64/whichllm собрал 464 звёзд за окно, тогда как у автора всего 107 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 765. Это даёт surprise-индекс 0.0192 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 24.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 79%
VELOCITY15.473.63+11.83ABOVE 87%
RETENTION35.0%24.8%+10.2 PPABOVE 70%
FORKS357120+237ABOVE 76%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 71%