Github Trends®
9757 findingsmedian surprise 0.0125window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2097 · UNIT ID 1368199380
nums-ai/causilo
A pretrained tabular foundation model for classification and regression by Nums AI Inc.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0505
ENGAGEMENT0.14
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
29% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.00
ACCEL
+0.29
RETENTION
53.1%
PEAK 2026-09-19 · FORK-RETENTION 0.0% · 28 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
39
FOLLOWERS
10
OWNER ★
96

Engagement Signals

FORKS
2
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 28 / 28 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

nums-ai/causilo собрал 28 звёзд за окно, тогда как у автора всего 10 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 39. Это даёт surprise-индекс 0.0505 (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 9757 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 79%
VELOCITY4.003.86+0.14ABOVE 51%
RETENTION53.1%32.1%+21.1 PPABOVE 84%
FORKS272-70ABOVE 3%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 84%