Github Trends®
9747 findingsmedian surprise 0.00854window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7674 · 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

SURPRISE0.000392
ENGAGEMENT0.67
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
19.00
ACCEL
-2.82
RETENTION
46.5%
PEAK 2026-10-07 · FORK-RETENTION 71.8% · 133 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
48,443
FOLLOWERS
3,101
OWNER ★
81,320

Engagement Signals

FORKS
2,910
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 133 / 133 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

pydantic/pydantic-ai собрал 133 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,101 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 48,443. Это даёт surprise-индекс 0.000392 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 71.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 21%
VELOCITY19.003.57+15.43ABOVE 88%
RETENTION46.5%33.3%+13.1 PPABOVE 69%
FORKS2,910104+2,806ABOVE 97%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 9%