Github Trends®
663 findingsmedian surprise 0.00061window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #231 · UNIT ID 933701586
Arindam200/awesome-ai-apps
A collection of projects showcasing RAG, agents, workflows, and other AI use cases
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00106
ENGAGEMENT1.41
FRESHNESS1.09
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.97
ACCEL
-0.41
RETENTION
3.9%
PEAK 2026-09-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 89 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,763
FOLLOWERS
962
OWNER ★
18,009

Engagement Signals

FORKS
1,851
ISSUE AUTH
3
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 89 / 89 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Arindam200/awesome-ai-apps собрал 89 звёзд за окно, тогда как у автора всего 962 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,763. Это даёт surprise-индекс 0.00106 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 3 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 65%
VELOCITY2.972.77+0.20ABOVE 53%
RETENTION3.9%11.1%-7.2 PPABOVE 16%
FORKS1,8511,805+46ABOVE 50%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 61%