Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3303 · UNIT ID 1154101967
Yuliang-Liu/AWESOME-OCR-LLM
OCR in the Era of Large Language Models
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00511
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.34
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
48% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.77
ACCEL
-0.14
RETENTION
20.7%
PEAK 2026-06-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 323 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,065
FOLLOWERS
853
OWNER ★
12,120

Engagement Signals

FORKS
47
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 323 / 323 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Yuliang-Liu/AWESOME-OCR-LLM собрал 323 звёзд за окно, тогда как у автора всего 853 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,065. Это даёт surprise-индекс 0.00511 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 48%
VELOCITY10.774.23+6.53ABOVE 76%
RETENTION20.7%29.4%-8.7 PPABOVE 33%
FORKS4792-45ABOVE 32%
SURPRISE0.010.01-0.01ABOVE 31%