Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5087 · UNIT ID 872005985
OpenDCAI/DataFlow
Easy Data Preparation with latest LLMs-based Operators and Pipelines.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0031
ENGAGEMENT0.54
FRESHNESS1.27
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
19.77
ACCEL
+0.60
RETENTION
44.2%
PEAK 2026-08-12 · FORK-RETENTION 17.6% · 593 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
6,346
FOLLOWERS
1,562
OWNER ★
16,168

Engagement Signals

FORKS
1,055
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 593 / 593 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

OpenDCAI/DataFlow собрал 593 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,562 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,346. Это даёт surprise-индекс 0.0031 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 17.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 47%
VELOCITY19.773.63+16.13ABOVE 90%
RETENTION44.2%24.8%+19.4 PPABOVE 84%
FORKS1,055120+935ABOVE 91%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 28%