Github Trends®
7487 findingsmedian surprise 0.00718window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: starredAt history
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 180D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #6622.
FINDING #6622 · UNIT ID 1196855016
elizabetht/100-days-of-inference
100 days of LLM inference engineering — daily posts, experiments, and visualizations
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0115
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S10 · DEAD CODE, ZERO CONTRIBUTORS, YET STARS KEEP DRIPPING

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.57
ACCEL
-0.50
RETENTION
12.5%
PEAK 2026-07-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
97
FOLLOWERS
79
OWNER ★
176

Engagement Signals

FORKS
22
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

elizabetht/100-days-of-inference собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 79 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 97. Это даёт surprise-индекс 0.0115 (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 7487 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 12%
VELOCITY1.573.43-1.86ABOVE 7%
RETENTION12.5%30.6%-18.1 PPABOVE 18%
FORKS22125-103ABOVE 13%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 63%