Github Trends®
9754 findingsmedian surprise 0.00624window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1056 · UNIT ID 1016572486
awattar/claude-code-best-practices
💻 Best practices and examples for using Claude Code - Anthropic’s terminal-native AI - for writing, editing, and refactoring code with deep project awareness, prompt design, and safe automation.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0361
ENGAGEMENT0.37
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.71
ACCEL
+0.64
RETENTION
10.7%
PEAK 2026-08-02 · FORK-RETENTION 0.0% · 19 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
35
FOLLOWERS
12
OWNER ★
232

Engagement Signals

FORKS
37
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 19 / 19 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

awattar/claude-code-best-practices собрал 19 звёзд за окно, тогда как у автора всего 12 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 35. Это даёт surprise-индекс 0.0361 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9754 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 89%
VELOCITY2.713.43-0.71ABOVE 40%
RETENTION10.7%37.5%-26.8 PPABOVE 20%
FORKS37131-94ABOVE 22%
SURPRISE0.040.01+0.03ABOVE 87%