Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6867 · UNIT ID 969892666
dataease/SQLBot
🔥 基于大模型和 RAG 的智能问数系统,对话式数据分析神器。Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG.
[ JAVASCRIPT ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000698
ENGAGEMENT0.77
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
8.00
ACCEL
-1.57
RETENTION
20.7%
PEAK 2026-08-22 · FORK-RETENTION 75.0% · 56 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
11,420
FOLLOWERS
564
OWNER ★
31,378

Engagement Signals

FORKS
859
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 56 / 56 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

dataease/SQLBot собрал 56 звёзд за окно, тогда как у автора всего 564 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,420. Это даёт surprise-индекс 0.000698 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 75.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 30%
VELOCITY8.003.71+4.29ABOVE 73%
RETENTION20.7%38.0%-17.4 PPABOVE 27%
FORKS85986+773ABOVE 92%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 13%