Github Trends®
2987 findingsmedian surprise 0.00082window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2186 · UNIT ID 712111618
datalab-to/marker
Convert PDF to markdown + JSON quickly with high accuracy
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000315
ENGAGEMENT0.54
FRESHNESS1.23
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.03
ACCEL
-0.05
RETENTION
20.3%
PEAK 2026-03-14 · FORK-RETENTION 49.4% · 905 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
15,945
FOLLOWERS
803
OWNER ★
71,697

Engagement Signals

FORKS
2,637
ISSUE AUTH
10
PR AUTH
6
UNIQUE STARGAZERS 904 / 905 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datalab-to/marker собрал 905 звёзд за окно, тогда как у автора всего 803 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15,945. Это даёт surprise-индекс 0.000315 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 49.4% и 16 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2987 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 27%
VELOCITY5.032.84+2.18ABOVE 74%
RETENTION20.3%6.8%+13.5 PPABOVE 92%
FORKS2,6371,068+1,569ABOVE 72%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 32%