Github Trends®
9594 findingsmedian surprise 0.00639window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3760 · UNIT ID 1132444278
wafer-ai/gpu-perf-engineering-resources
A curated resource list for learning AI performance engineering, from GPU fundamentals to production inference.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00849
ENGAGEMENT0.33
FRESHNESS1.07
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
10% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.97
ACCEL
+0.74
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-22 · FORK-RETENTION 0.0% · 149 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
545
FOLLOWERS
126
OWNER ★
1,465

Engagement Signals

FORKS
177
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 149 / 149 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

wafer-ai/gpu-perf-engineering-resources собрал 149 звёзд за окно, тогда как у автора всего 126 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 545. Это даёт surprise-индекс 0.00849 (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 9594 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 61%
VELOCITY4.973.57+1.40ABOVE 62%
RETENTION0.0%23.8%-23.8 PPABOVE 0%
FORKS177144+33ABOVE 55%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 57%