Github Trends®
9783 findingsmedian surprise 0.00825window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6672 · UNIT ID 30895522
pvlib/pvlib-python
A set of documented functions for simulating the performance of photovoltaic energy systems.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00246
ENGAGEMENT0.37
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.71
ACCEL
-0.29
RETENTION
25.0%
PEAK 2026-09-01 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
657
FOLLOWERS
140
OWNER ★
1,887

Engagement Signals

FORKS
1,221
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

pvlib/pvlib-python собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 140 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 657. Это даёт surprise-индекс 0.00246 (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 9783 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY1.713.57-1.86ABOVE 13%
RETENTION25.0%37.5%-12.5 PPABOVE 30%
FORKS1,221102+1,119ABOVE 93%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 23%