Github Trends®
9721 findingsmedian surprise 0.00492window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1634 · UNIT ID 481955061
laminlabs/lamindb
Open-source data management for multimodal AI. Query, trace, and govern data with a lineage-native, format-agnostic lakehouse. Use biological formats and registries by the creators of Scanpy. 🍊YC S22
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0171
ENGAGEMENT0.38
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.14
ACCEL
+3.11
RETENTION
71.4%
PEAK 2026-08-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 36 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
261
FOLLOWERS
78
OWNER ★
526

Engagement Signals

FORKS
39
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

laminlabs/lamindb собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 78 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 261. Это даёт surprise-индекс 0.0171 (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 9721 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 83%
VELOCITY5.143.29+1.86ABOVE 65%
RETENTION71.4%25.7%+45.7 PPABOVE 96%
FORKS39169-130ABOVE 21%
SURPRISE0.020.00+0.01ABOVE 76%