Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3878 · UNIT ID 1026640764
brycewang-stanford/StatsPAI
StatsPAI is the first Agent-native Python library for causal inference and applied econometrics — unified API, broad cross-method coverage, structured result objects, machine-readable schemas, Skills, an MCP server, and R/Stata parity validation.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00247
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.35
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
17% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.57
ACCEL
-0.03
RETENTION
26.3%
PEAK 2026-06-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 47 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
596
FOLLOWERS
187
OWNER ★
4,085

Engagement Signals

FORKS
56
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 47 / 47 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

brycewang-stanford/StatsPAI собрал 47 звёзд за окно, тогда как у автора всего 187 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 596. Это даёт surprise-индекс 0.00247 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 38%
VELOCITY1.574.23-2.67ABOVE 3%
RETENTION26.3%29.4%-3.1 PPABOVE 43%
FORKS5692-36ABOVE 36%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 21%