Github Trends®
9588 findingsmedian surprise 0.00843window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7395 · UNIT ID 998697045
sgl-project/SpecForge
Train speculative decoding models effortlessly and port them smoothly to SGLang serving.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000265
ENGAGEMENT0.57
FRESHNESS1.51
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.00
ACCEL
-0.05
RETENTION
26.8%
PEAK 2026-08-19 · FORK-RETENTION 71.4% · 90 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
11,274
FOLLOWERS
1,120
OWNER ★
45,170

Engagement Signals

FORKS
333
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 90 / 90 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

sgl-project/SpecForge собрал 90 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,120 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,274. Это даёт surprise-индекс 0.000265 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 71.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9588 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 23%
VELOCITY3.003.77-0.77ABOVE 40%
RETENTION26.8%25.0%+1.8 PPABOVE 53%
FORKS333114+219ABOVE 76%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 8%