Github Trends®
9594 findingsmedian surprise 0.00639window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2379 · UNIT ID 1312117697
evolvent-ai/RSIBench-Data
Synthetic data generation, post-training, and E2B benchmark evaluation infrastructure.
[ SHELL ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0114
ENGAGEMENT0.32
FRESHNESS1.63
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
62% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.67
ACCEL
-0.01
RETENTION
21.4%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 100.0% · 80 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
194
FOLLOWERS
61
OWNER ★
360

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 80 / 80 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

evolvent-ai/RSIBench-Data собрал 80 звёзд за окно, тогда как у автора всего 61 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 194. Это даёт surprise-индекс 0.0114 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9594 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 75%
VELOCITY2.673.57-0.90ABOVE 36%
RETENTION21.4%23.8%-2.3 PPABOVE 45%
FORKS8144-136ABOVE 5%
SURPRISE0.010.01+0.01ABOVE 63%