Github Trends®
1335 findingsmedian surprise 0.00061window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #945 · UNIT ID 712111618
datalab-to/marker
Convert PDF to markdown + JSON quickly with high accuracy
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000161
ENGAGEMENT0.55
FRESHNESS1.40
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.58
ACCEL
-0.07
RETENTION
17.3%
PEAK 2026-04-25 · FORK-RETENTION 69.6% · 232 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
15,945
FOLLOWERS
803
OWNER ★
71,697

Engagement Signals

FORKS
2,637
ISSUE AUTH
2
PR AUTH
4
UNIQUE STARGAZERS 232 / 232 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datalab-to/marker собрал 232 звёзд за окно, тогда как у автора всего 803 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15,945. Это даёт surprise-индекс 0.000161 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 69.6% и 6 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 29%
VELOCITY2.582.82-0.24ABOVE 44%
RETENTION17.3%8.4%+8.9 PPABOVE 86%
FORKS2,6371,463+1,174ABOVE 64%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 27%