Github Trends®
9770 findingsmedian surprise 0.00956window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2435 · UNIT ID 1094130680
LGDiMaggio/predictive-maintenance-mcp
MCP server for predictive maintenance and machinery fault diagnosis. Gives AI assistants evidence-based vibration analysis - FFT, envelope, bearing fault detection, ISO 20816-3 severity - with a measured, blind CWRU benchmark. Local-first: raw signals never leave your machine. Includes a Claude Code plugin.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0152
ENGAGEMENT0.84
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
10% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.43
ACCEL
+0.50
RETENTION
25.0%
PEAK 2026-09-23 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
54
FOLLOWERS
38
OWNER ★
159

Engagement Signals

FORKS
32
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

LGDiMaggio/predictive-maintenance-mcp собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 38 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 54. Это даёт surprise-индекс 0.0152 (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 9770 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 75%
VELOCITY1.433.57-2.14ABOVE 0%
RETENTION25.0%40.0%-15.0 PPABOVE 29%
FORKS3292-60ABOVE 27%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 62%