Github Trends®
9747 findingsmedian surprise 0.00854window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4714 · UNIT ID 1097508846
sybil-solutions/ai-data-extraction
extract all your personal data history from cursor, codex, claude-code, windsurf, and trae
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00572
ENGAGEMENT0.35
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.71
ACCEL
-1.86
RETENTION
2.7%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 20.0% · 54 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,309
FOLLOWERS
121
OWNER ★
5,334

Engagement Signals

FORKS
113
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 54 / 54 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

sybil-solutions/ai-data-extraction собрал 54 звёзд за окно, тогда как у автора всего 121 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,309. Это даёт surprise-индекс 0.00572 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 20.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 52%
VELOCITY7.713.57+4.14ABOVE 72%
RETENTION2.7%33.3%-30.7 PPABOVE 20%
FORKS113104+9ABOVE 52%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 40%