Github Trends®
7165 findingsmedian surprise 0.0121window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: starredAt history
FINDING #6741 · UNIT ID 1258646291
datalab-to/lift
Extract structured data from documents quickly and accurately.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000602
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.35
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S4 · MORE WINDOW STARS THAN LIVE STARS (PURGED FAKES?)

Growth Telemetry

VELOCITY /D
9.64
ACCEL
+0.34
RETENTION
14.5%
PEAK 2026-06-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 868 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
15,986
FOLLOWERS
809
OWNER ★
71,840

Engagement Signals

FORKS
79
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 868 / 868 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datalab-to/lift собрал 868 звёзд за окно, тогда как у автора всего 809 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15,986. Это даёт surprise-индекс 0.000602 (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 7165 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 6%
VELOCITY9.643.71+5.93ABOVE 79%
RETENTION14.5%15.4%-0.9 PPABOVE 48%
FORKS7984-5ABOVE 48%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 11%