Github Trends®
1696 findingsmedian surprise 0.00059window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #785 · UNIT ID 136202695
mlflow/mlflow
The open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models and data.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000218
ENGAGEMENT2.60
FRESHNESS1.64
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.81
ACCEL
-0.03
RETENTION
17.3%
PEAK 2026-03-03 · FORK-RETENTION 98.8% · 325 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
8,239
FOLLOWERS
1,236
OWNER ★
28,834

Engagement Signals

FORKS
6,231
ISSUE AUTH
162
PR AUTH
538
UNIQUE STARGAZERS 323 / 325 (DIVERSITY 0.99)

Why This Is A Finding

mlflow/mlflow собрал 325 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,236 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,239. Это даёт surprise-индекс 0.000218 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 98.8% и 700 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1696 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 54%
VELOCITY1.812.82-1.02ABOVE 19%
RETENTION17.3%4.8%+12.5 PPABOVE 95%
FORKS6,2311,584+4,648ABOVE 83%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 31%