Github Trends®
1696 findingsmedian surprise 0.00059window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1484 · 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

SURPRISE0.0000482
ENGAGEMENT0.60
FRESHNESS1.17
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.59
ACCEL
-0.02
RETENTION
11.8%
PEAK 2026-05-31 · FORK-RETENTION 43.5% · 287 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
33,058
FOLLOWERS
6,548
OWNER ★
99,808

Engagement Signals

FORKS
2,007
ISSUE AUTH
14
PR AUTH
10
UNIQUE STARGAZERS 286 / 287 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

modelscope/FunASR собрал 287 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6,548 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 33,058. Это даёт surprise-индекс 0.0000482 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 43.5% и 24 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 13%
VELOCITY1.592.82-1.23ABOVE 8%
RETENTION11.8%4.8%+7.0 PPABOVE 83%
FORKS2,0071,584+424ABOVE 56%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 12%