Github Trends®
9776 findingsmedian surprise 0.00644window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #673 · UNIT ID 1409712055
Bel1eff-0228/How-to-Train-Better
高性价比健身指南|面向新手与进阶训练者,把研究证据转化为看得懂、用得上的训练方法。涵盖力量、有氧、饮食、恢复与补剂,提供网页检索、离线阅读、PDF 和 AI 问答技能。栗子豪维护。
[ JAVASCRIPT ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0636
ENGAGEMENT0.41
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
24% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.29
ACCEL
+1.39
RETENTION
75.0%
PEAK 2026-10-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 23 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
12
FOLLOWERS
2
OWNER ★
97

Engagement Signals

FORKS
5
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 23 / 23 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Bel1eff-0228/How-to-Train-Better собрал 23 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 12. Это даёт surprise-индекс 0.0636 (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 9776 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 93%
VELOCITY3.293.57-0.29ABOVE 45%
RETENTION75.0%40.0%+35.0 PPABOVE 87%
FORKS5148-143ABOVE 4%
SURPRISE0.060.01+0.06ABOVE 91%