Github Trends®
9749 findingsmedian surprise 0.00638window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #201 · 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

SURPRISE0.14
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
16.00
ACCEL
+11.86
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 0.14 (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 9749 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.070.00+0.07ABOVE 98%
VELOCITY16.003.43+12.57ABOVE 87%
RETENTION0.0%37.5%-37.5 PPABOVE 0%
FORKS38130-92ABOVE 24%
SURPRISE0.140.01+0.13ABOVE 97%