Github Trends®
1335 findingsmedian surprise 0.00061window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #907 · UNIT ID 1149784146
alexeygrigorev/ai-engineering-field-guide
Research into AI engineering interview assignments, take-home challenges, and hiring practices from 2026
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000246
ENGAGEMENT0.32
FRESHNESS1.61
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.89
ACCEL
-0.08
RETENTION
4.2%
PEAK 2026-04-18 · FORK-RETENTION 100.0% · 170 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,635
FOLLOWERS
5,879
OWNER ★
17,561

Engagement Signals

FORKS
420
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 170 / 170 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

alexeygrigorev/ai-engineering-field-guide собрал 170 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,879 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,635. Это даёт surprise-индекс 0.000246 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY1.892.82-0.93ABOVE 23%
RETENTION4.2%8.4%-4.2 PPABOVE 23%
FORKS4201,463-1,043ABOVE 22%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 34%