Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 180D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #1963.
FINDING #1963 · UNIT ID 1202576122
Aperivue/medsci-skills
Agent Skills for medical research — literature search, reporting-guideline & citation checks, statistics, publication figures, submission. Works with Claude Code, Codex, Cursor & GitHub Copilot. Built by a physician-researcher, tested on real publications. MIT.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0133
ENGAGEMENT0.51
FRESHNESS1.42
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
18% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.70
ACCEL
-0.01
RETENTION
23.2%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 60.0% · 51 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
87
FOLLOWERS
16
OWNER ★
277

Engagement Signals

FORKS
65
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 51 / 51 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Aperivue/medsci-skills собрал 51 звёзд за окно, тогда как у автора всего 16 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 87. Это даёт surprise-индекс 0.0133 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 80%
VELOCITY1.703.67-1.97ABOVE 9%
RETENTION23.2%24.6%-1.4 PPABOVE 47%
FORKS65115-50ABOVE 36%
SURPRISE0.010.01+0.01ABOVE 62%