Github Trends®
8676 findingsmedian surprise 0.00441window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6404 · 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

SURPRISE0.00058
ENGAGEMENT0.39
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
5.67
ACCEL
+4.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 17 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
9,732
FOLLOWERS
8,391
OWNER ★
13,412

Engagement Signals

FORKS
357
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 17 / 17 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

skyzh/tiny-llm собрал 17 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8,391 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,732. Это даёт surprise-индекс 0.00058 (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 8676 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 26%
VELOCITY5.675.670.00ABOVE 49%
RETENTION0.0%33.3%-33.3 PPABOVE 0%
FORKS357339+18ABOVE 51%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 18%