Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5396 · UNIT ID 662724864
ostris/ai-toolkit
The ultimate training toolkit for finetuning diffusion models
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0026
ENGAGEMENT0.43
FRESHNESS1.47
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.17
ACCEL
-0.17
RETENTION
30.3%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 65.9% · 305 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,873
FOLLOWERS
677
OWNER ★
12,597

Engagement Signals

FORKS
1,505
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 305 / 305 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

ostris/ai-toolkit собрал 305 звёзд за окно, тогда как у автора всего 677 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,873. Это даёт surprise-индекс 0.0026 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 65.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 44%
VELOCITY10.173.63+6.53ABOVE 80%
RETENTION30.3%24.8%+5.5 PPABOVE 61%
FORKS1,505120+1,385ABOVE 93%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 25%