Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6944 · UNIT ID 818331198
pydantic/pydantic-ai
How Python does AI: agents, realtime voice, image generation, embeddings. Every model, every interface, typed end to end.
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000432
ENGAGEMENT0.60
FRESHNESS1.63
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
19.93
ACCEL
-0.26
RETENTION
45.7%
PEAK 2026-08-02 · FORK-RETENTION 89.3% · 598 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
46,147
FOLLOWERS
2,986
OWNER ★
78,563

Engagement Signals

FORKS
2,605
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 598 / 598 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

pydantic/pydantic-ai собрал 598 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,986 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 46,147. Это даёт surprise-индекс 0.000432 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 89.3% 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 28%
VELOCITY19.933.63+16.30ABOVE 90%
RETENTION45.7%24.8%+20.9 PPABOVE 86%
FORKS2,605120+2,485ABOVE 96%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 10%