Github Trends®
7217 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: starredAt history
FINDING #4914 · 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

SURPRISE0.000237
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.38
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
21% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.31
ACCEL
+0.02
RETENTION
27.5%
PEAK 2026-06-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 208 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
9,706
FOLLOWERS
974
OWNER ★
38,792

Engagement Signals

FORKS
283
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 208 / 208 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

sgl-project/SpecForge собрал 208 звёзд за окно, тогда как у автора всего 974 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,706. Это даёт surprise-индекс 0.000237 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 7217 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY2.313.73-1.42ABOVE 26%
RETENTION27.5%16.2%+11.4 PPABOVE 74%
FORKS28384+199ABOVE 79%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%