Github Trends®
8038 findingsmedian surprise 0.00514window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4087 · UNIT ID 21289110
vinta/awesome-python
The definitive list that answers "I want to do X in Python, which tool should I use?"
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00375
ENGAGEMENT0.23
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
162.33
ACCEL
-92.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 487 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
43,193
FOLLOWERS
9,787
OWNER ★
334,065

Engagement Signals

FORKS
28,944
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 487 / 487 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

vinta/awesome-python собрал 487 звёзд за окно, тогда как у автора всего 9,787 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 43,193. Это даёт surprise-индекс 0.00375 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 49%
VELOCITY162.335.67+156.67ABOVE 98%
RETENTION0.0%14.3%-14.3 PPABOVE 0%
FORKS28,944333+28,612ABOVE 99%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 44%