Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5791 · UNIT ID 712111618
datalab-to/marker
Convert PDF to markdown + JSON quickly with high accuracy
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00251
ENGAGEMENT0.38
FRESHNESS1.28
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
42.00
ACCEL
+0.04
RETENTION
36.8%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 23.9% · 1,260 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
16,667
FOLLOWERS
881
OWNER ★
74,524

Engagement Signals

FORKS
2,835
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,260 / 1,260 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datalab-to/marker собрал 1,260 звёзд за окно, тогда как у автора всего 881 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16,667. Это даёт surprise-индекс 0.00251 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 23.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 40%
VELOCITY42.003.63+38.37ABOVE 95%
RETENTION36.8%24.8%+12.0 PPABOVE 73%
FORKS2,835120+2,715ABOVE 97%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 25%