Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5569 · UNIT ID 638951438
comet-ml/opik
Debug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards.
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0022
ENGAGEMENT0.42
FRESHNESS1.59
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
20.23
ACCEL
-0.16
RETENTION
52.3%
PEAK 2026-08-03 · FORK-RETENTION 79.3% · 607 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
9,148
FOLLOWERS
784
OWNER ★
24,130

Engagement Signals

FORKS
1,734
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 607 / 607 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

comet-ml/opik собрал 607 звёзд за окно, тогда как у автора всего 784 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,148. Это даёт surprise-индекс 0.0022 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 79.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 42%
VELOCITY20.233.63+16.60ABOVE 90%
RETENTION52.3%24.8%+27.5 PPABOVE 92%
FORKS1,734120+1,614ABOVE 94%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 22%