Github Trends®
9710 findingsmedian surprise 0.00434window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #114 · UNIT ID 1102156616
messkan/prompt-cache
Cut LLM costs by up to 80% and unlock sub-millisecond responses with intelligent semantic caching.A drop-in, provider-agnostic LLM proxy written in Go with sub-millisecond response
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.33
ENGAGEMENT0.39
FRESHNESS1.01
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
30% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
37.33
ACCEL
+54.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 112 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
74
FOLLOWERS
24
OWNER ★
504

Engagement Signals

FORKS
38
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 112 / 112 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

messkan/prompt-cache собрал 112 звёзд за окно, тогда как у автора всего 24 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 74. Это даёт surprise-индекс 0.33 (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 9710 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.170.00+0.17ABOVE 99%
VELOCITY37.335.33+32.00ABOVE 93%
RETENTION0.0%41.7%-41.7 PPABOVE 0%
FORKS38327-289ABOVE 15%
SURPRISE0.330.00+0.32ABOVE 99%