Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5560 · UNIT ID 902093146
NVIDIA-AI-Blueprints/rag
This NVIDIA RAG blueprint serves as a reference solution for a foundational Retrieval Augmented Generation (RAG) pipeline.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000444
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.86
ACCEL
-0.00
RETENTION
37.5%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
4,147
FOLLOWERS
1,365
OWNER ★
7,108

Engagement Signals

FORKS
299
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NVIDIA-AI-Blueprints/rag собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,365 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,147. Это даёт surprise-индекс 0.000444 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 19%
VELOCITY1.864.14-2.29ABOVE 16%
RETENTION37.5%40.6%-3.1 PPABOVE 43%
FORKS29989+210ABOVE 78%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 10%