Github Trends®
1696 findingsmedian surprise 0.00059window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #927 · UNIT ID 867866058
moonshine-ai/moonshine
Very low latency speech to text, intent recognition, and text to speech, for building voice agents and interfaces
[ C++ ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000545
ENGAGEMENT0.45
FRESHNESS1.48
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.89
ACCEL
-0.04
RETENTION
3.4%
PEAK 2026-03-02 · FORK-RETENTION 84.0% · 340 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,425
FOLLOWERS
483
OWNER ★
12,293

Engagement Signals

FORKS
600
ISSUE AUTH
10
PR AUTH
3
UNIQUE STARGAZERS 340 / 340 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

moonshine-ai/moonshine собрал 340 звёзд за окно, тогда как у автора всего 483 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,425. Это даёт surprise-индекс 0.000545 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 84.0% и 13 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 45%
VELOCITY1.892.82-0.93ABOVE 23%
RETENTION3.4%4.8%-1.4 PPABOVE 35%
FORKS6001,584-983ABOVE 25%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 48%