Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3697 · UNIT ID 1111335968
waybarrios/vllm-mlx
High-performance OpenAI and Anthropic compatible LLM inference server for Apple Silicon. Native MLX, continuous batching, multimodal models, MCP tool calling, and Claude Code support.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00562
ENGAGEMENT0.55
FRESHNESS1.38
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.43
ACCEL
+0.02
RETENTION
26.7%
PEAK 2026-08-19 · FORK-RETENTION 50.0% · 73 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
393
FOLLOWERS
177
OWNER ★
2,162

Engagement Signals

FORKS
219
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 73 / 73 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

waybarrios/vllm-mlx собрал 73 звёзд за окно, тогда как у автора всего 177 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 393. Это даёт surprise-индекс 0.00562 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 61%
VELOCITY2.433.67-1.23ABOVE 31%
RETENTION26.7%24.6%+2.0 PPABOVE 54%
FORKS219115+104ABOVE 66%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 40%