Github Trends®
1335 findingsmedian surprise 0.00061window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #239 · UNIT ID 1129786550
teng-lin/notebooklm-py
Unofficial Python API and agentic skill for Google NotebookLM. Full programmatic access to NotebookLM's features—including capabilities the web UI doesn't expose—via Python, CLI, and AI agents like Claude Code, Codex, and OpenClaw.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00278
ENGAGEMENT1.38
FRESHNESS1.08
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.99
ACCEL
-0.20
RETENTION
7.9%
PEAK 2026-05-23 · FORK-RETENTION 22.5% · 629 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,478
FOLLOWERS
666
OWNER ★
18,122

Engagement Signals

FORKS
2,401
ISSUE AUTH
26
PR AUTH
54
UNIQUE STARGAZERS 626 / 629 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

teng-lin/notebooklm-py собрал 629 звёзд за окно, тогда как у автора всего 666 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,478. Это даёт surprise-индекс 0.00278 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 22.5% и 80 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 82%
VELOCITY6.992.82+4.17ABOVE 83%
RETENTION7.9%8.4%-0.5 PPABOVE 47%
FORKS2,4011,463+938ABOVE 61%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 80%