Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5416 · UNIT ID 712111618
datalab-to/marker
Convert PDF to markdown + JSON quickly with high accuracy
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00363
ENGAGEMENT0.41
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
60.57
ACCEL
-3.25
RETENTION
36.8%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 58.9% · 424 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 424 / 424 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datalab-to/marker собрал 424 звёзд за окно, тогда как у автора всего 881 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16,667. Это даёт surprise-индекс 0.00363 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 58.9% 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 45%
VELOCITY60.573.71+56.86ABOVE 96%
RETENTION36.8%38.0%-1.2 PPABOVE 48%
FORKS2,83586+2,749ABOVE 97%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 27%