Github Trends®
1013 findingsmedian surprise 0.0334window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #348 · UNIT ID 1287846492
xiaol/wkvm
Inference for hybrid LLMs: Gemma, RWKV, and all kinds of hybrids.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0224
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.39
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
93% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.10
ACCEL
+0.44
RETENTION
43.8%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 93 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
98
FOLLOWERS
51
OWNER ★
471

Engagement Signals

FORKS
7
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 93 / 93 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

xiaol/wkvm собрал 93 звёзд за окно, тогда как у автора всего 51 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 98. Это даёт surprise-индекс 0.0224 (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 1013 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 66%
VELOCITY3.107.20-4.10ABOVE 21%
RETENTION43.8%30.8%+13.0 PPABOVE 73%
FORKS756-49ABOVE 15%
SURPRISE0.020.03-0.01ABOVE 39%