Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2077 · 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

SURPRISE0.0137
ENGAGEMENT0.39
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
11.00
ACCEL
0.00
RETENTION
87.5%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 33 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
765
FOLLOWERS
107
OWNER ★
6,581

Engagement Signals

FORKS
357
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 33 / 33 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Andyyyy64/whichllm собрал 33 звёзд за окно, тогда как у автора всего 107 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 765. Это даёт surprise-индекс 0.0137 (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 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 78%
VELOCITY11.005.67+5.33ABOVE 73%
RETENTION87.5%42.9%+44.6 PPABOVE 91%
FORKS357333+24ABOVE 51%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 69%