Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2895 · UNIT ID 1111335968
waybarrios/vllm-mlx
OpenAI and Anthropic compatible server for Apple Silicon. Run LLMs and vision-language models (Llama, Qwen-VL, LLaVA) with continuous batching, MCP tool calling, and multimodal support. Native MLX backend, 400+ tok/s. Works with Claude Code.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0081
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.33
ACCEL
-0.00
RETENTION
75.0%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
372
FOLLOWERS
173
OWNER ★
1,987

Engagement Signals

FORKS
198
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

waybarrios/vllm-mlx собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 173 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 372. Это даёт surprise-индекс 0.0081 (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 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 42%
VELOCITY3.336.67-3.33ABOVE 15%
RETENTION75.0%46.5%+28.5 PPABOVE 77%
FORKS198116+82ABOVE 63%
SURPRISE0.010.01-0.01ABOVE 36%