Github Trends®
9022 findingsmedian surprise 0.00478window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #13 · UNIT ID 1376380844
incoai/splash
A local inference engine for Apple silicon, built around the model.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.35
ENGAGEMENT1.94
FRESHNESS1.03
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
39% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
65.33
ACCEL
+98.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 196 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
149
FOLLOWERS
24
OWNER ★
506

Engagement Signals

FORKS
40
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 196 / 196 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

incoai/splash собрал 196 звёзд за окно, тогда как у автора всего 24 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 149. Это даёт surprise-индекс 0.35 (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 9022 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.570.00+0.57ABOVE 100%
VELOCITY65.335.67+59.67ABOVE 96%
RETENTION0.0%40.0%-40.0 PPABOVE 0%
FORKS40332-292ABOVE 18%
SURPRISE0.350.00+0.34ABOVE 99%