Github Trends®
3829 findingsmedian surprise 0.0079window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2119 · UNIT ID 452221115
dlt-hub/dlt
data load tool (dlt) is an open source Python library that makes data loading easy 🛠️
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00265
ENGAGEMENT1.00
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
6.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 6 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,226
FOLLOWERS
437
OWNER ★
6,760

Engagement Signals

FORKS
624
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 6 / 6 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

dlt-hub/dlt собрал 6 звёзд за окно, тогда как у автора всего 437 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,226. Это даёт surprise-индекс 0.00265 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 3829 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 45%
VELOCITY6.0010.00-4.00ABOVE 15%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS624375+249ABOVE 59%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 30%