Github Trends®
2987 findingsmedian surprise 0.00082window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2548 · UNIT ID 569959091
modelscope/FunASR
Open-source speech recognition toolkit for training, inference, streaming ASR, VAD, punctuation, speaker diarization pipelines, and OpenAI-compatible/MCP serving.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000777
ENGAGEMENT0.75
FRESHNESS1.43
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.49
ACCEL
-0.02
RETENTION
18.5%
PEAK 2026-01-29 · FORK-RETENTION 75.0% · 448 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
31,974
FOLLOWERS
6,291
OWNER ★
96,960

Engagement Signals

FORKS
1,935
ISSUE AUTH
24
PR AUTH
14
UNIQUE STARGAZERS 445 / 448 (DIVERSITY 0.99)

Why This Is A Finding

modelscope/FunASR собрал 448 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6,291 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 31,974. Это даёт surprise-индекс 0.0000777 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 75.0% и 38 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2987 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 15%
VELOCITY2.492.84-0.36ABOVE 42%
RETENTION18.5%6.8%+11.7 PPABOVE 89%
FORKS1,9351,068+867ABOVE 64%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 12%