Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #4101.
FINDING #4101 · 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

SURPRISE0.00418
ENGAGEMENT0.45
FRESHNESS1.60
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.33
ACCEL
-0.29
RETENTION
5.2%
PEAK 2026-09-18 · FORK-RETENTION 100.0% · 70 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
518
FOLLOWERS
23
OWNER ★
2,362

Engagement Signals

FORKS
197
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 70 / 70 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

MarkPDFdown/markpdfdown собрал 70 звёзд за окно, тогда как у автора всего 23 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 518. Это даёт surprise-индекс 0.00418 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 58%
VELOCITY2.333.80-1.47ABOVE 27%
RETENTION5.2%20.3%-15.1 PPABOVE 13%
FORKS197138+59ABOVE 58%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 37%