Github Trends®
8934 findingsmedian surprise 0.00869window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: starredAt history
FINDING #3687 · UNIT ID 948393531
MarkPDFdown/markpdfdown
A high-quality PDF to Markdown tool based on large language model visual recognition. 一款基于大模型视觉识别的高质量PDF转Markdown工具
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00364
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.37
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
16% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.73
ACCEL
+0.03
RETENTION
22.0%
PEAK 2026-07-19 · FORK-RETENTION 0.0% · 312 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
436
FOLLOWERS
21
OWNER ★
1,972

Engagement Signals

FORKS
154
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 312 / 312 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

MarkPDFdown/markpdfdown собрал 312 звёзд за окно, тогда как у автора всего 21 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 436. Это даёт surprise-индекс 0.00364 (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 8934 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 59%
VELOCITY1.733.18-1.44ABOVE 12%
RETENTION22.0%9.9%+12.2 PPABOVE 79%
FORKS154107+47ABOVE 61%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 32%