Github Trends®
1696 findingsmedian surprise 0.00059window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 180D (180 days) — РАНГ #905.
FINDING #905 · 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

SURPRISE0.000221
ENGAGEMENT1.80
FRESHNESS1.47
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
11.52
ACCEL
-0.22
RETENTION
6.5%
PEAK 2026-03-18 · FORK-RETENTION 82.6% · 2,074 STARS / WINDOW

Author Audience

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

Engagement Signals

FORKS
6,800
ISSUE AUTH
154
PR AUTH
197
UNIQUE STARGAZERS 2,073 / 2,074 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

unslothai/unsloth собрал 2,074 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,580 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 52,136. Это даёт surprise-индекс 0.000221 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 82.6% и 351 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1696 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 47%
VELOCITY11.522.82+8.70ABOVE 89%
RETENTION6.5%4.8%+1.6 PPABOVE 61%
FORKS6,8001,584+5,217ABOVE 84%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 31%