Github Trends®
1069 findingsmedian surprise 0.0527window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #299 · UNIT ID 1291214151
123-qw-as/Beacon
Lighting the path for every math modeling student. An end-to-end multi-agent LangGraph pipeline that turns competition problems into complete papers.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0891
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
20% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.00
ACCEL
-1.50
RETENTION
57.1%
PEAK 2026-07-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
16
FOLLOWERS
6
OWNER ★
101

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

123-qw-as/Beacon собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16. Это даёт surprise-индекс 0.0891 (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 1069 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.01+0.02ABOVE 72%
VELOCITY5.0015.33-10.33ABOVE 14%
RETENTION57.1%33.3%+23.8 PPABOVE 75%
FORKS845-37ABOVE 18%
SURPRISE0.090.05+0.04ABOVE 62%