Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1940 · UNIT ID 1341956558
alexzhang13/spec-ptc
Speculative programmatic tool calling (sPTC) for harnesses like RLM, CodeAct, etc.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0187
ENGAGEMENT0.27
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
49% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
28.67
ACCEL
-18.00
RETENTION
45.6%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 86 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,492
FOLLOWERS
766
OWNER ★
7,295

Engagement Signals

FORKS
13
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 86 / 86 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

alexzhang13/spec-ptc собрал 86 звёзд за окно, тогда как у автора всего 766 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,492. Это даёт surprise-индекс 0.0187 (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 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 80%
VELOCITY28.675.67+23.00ABOVE 90%
RETENTION45.6%42.9%+2.7 PPABOVE 52%
FORKS13333-320ABOVE 8%
SURPRISE0.020.00+0.01ABOVE 74%