Github Trends®
5892 findingsmedian surprise 0.00593window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3146 · UNIT ID 725205304
unslothai/unsloth
Local UI to run and train LLMs and diffusion models. Supports GGUF, MLX, Qwen3.8, Kimi K3, MiniMax-H3, Gemma 4, FLUX and more.
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00151
ENGAGEMENT0.44
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
79.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 79 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
52,136
FOLLOWERS
3,580
OWNER ★
83,746

Engagement Signals

FORKS
6,800
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 79 / 79 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

unslothai/unsloth собрал 79 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,580 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 52,136. Это даёт surprise-индекс 0.00151 (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 5892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 47%
VELOCITY79.009.00+70.00ABOVE 94%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS6,800433+6,367ABOVE 94%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 28%