Github Trends®
5782 findingsmedian surprise 0.00653window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4007 · UNIT ID 969286259
skyzh/tiny-llm
learn LLM inference on Apple Silicon for systems engineers: build a tiny vLLM + Qwen
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00102
ENGAGEMENT0.52
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
9,719
FOLLOWERS
8,391
OWNER ★
13,412

Engagement Signals

FORKS
357
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

skyzh/tiny-llm собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8,391 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,719. Это даёт surprise-индекс 0.00102 (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 5782 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 31%
VELOCITY10.0010.000.00ABOVE 50%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS357427-70ABOVE 46%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 19%