Github Trends®
1039 findingsmedian surprise 0.00081window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #270 · 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

SURPRISE0.00376
ENGAGEMENT0.42
FRESHNESS1.21
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.83
ACCEL
-0.74
RETENTION
1.9%
PEAK 2026-09-12 · FORK-RETENTION 20.0% · 145 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,247
FOLLOWERS
211
OWNER ★
4,125

Engagement Signals

FORKS
380
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
3
UNIQUE STARGAZERS 145 / 145 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

wafer-ai/gpu-perf-engineering-resources собрал 145 звёзд за окно, тогда как у автора всего 211 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,247. Это даёт surprise-индекс 0.00376 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 20.0% и 3 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1039 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 74%
VELOCITY4.832.77+2.07ABOVE 73%
RETENTION1.9%9.5%-7.5 PPABOVE 9%
FORKS3801,250-870ABOVE 30%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 77%