Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #9065 · UNIT ID 1281315781
deepseek-ai/DeepSpec
DeepSpec: a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding algorithms
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000014
ENGAGEMENT0.31
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.67
ACCEL
-0.00
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
334,089
FOLLOWERS
104,101
OWNER ★
629,433

Engagement Signals

FORKS
659
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

deepseek-ai/DeepSpec собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 104,101 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 334,089. Это даёт surprise-индекс 0.000014 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 5%
VELOCITY4.675.67-1.00ABOVE 39%
RETENTION50.0%42.9%+7.1 PPABOVE 53%
FORKS659333+326ABOVE 63%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 3%