Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1142 · UNIT ID 1159983293
openinfer-project/openinfer
Pure Rust + CUDA LLM inference engine — no PyTorch, OpenAI-compatible, serves Qwen3 to Kimi-K2
[ RUST ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0247
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.37
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
25% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.53
ACCEL
-0.17
RETENTION
34.5%
PEAK 2026-06-17 · FORK-RETENTION 0.0% · 136 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
143
FOLLOWERS
17
OWNER ★
546

Engagement Signals

FORKS
84
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 136 / 136 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

openinfer-project/openinfer собрал 136 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 143. Это даёт surprise-индекс 0.0247 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 82%
VELOCITY4.534.23+0.30ABOVE 52%
RETENTION34.5%29.4%+5.1 PPABOVE 60%
FORKS8492-8ABOVE 48%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 71%