Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1818 · UNIT ID 161840815
goldmansachs/gs-quant
Python toolkit for quantitative finance
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0141
ENGAGEMENT0.48
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
106.33
ACCEL
-35.00
RETENTION
9.6%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 16.1% · 319 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,509
FOLLOWERS
2,114
OWNER ★
16,406

Engagement Signals

FORKS
1,726
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 319 / 319 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

goldmansachs/gs-quant собрал 319 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,114 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,509. Это даёт surprise-индекс 0.0141 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 16.1% 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
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 81%
VELOCITY106.335.67+100.67ABOVE 98%
RETENTION9.6%42.9%-33.3 PPABOVE 30%
FORKS1,726333+1,393ABOVE 80%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 69%