Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5026 · UNIT ID 1285868637
EvolvingLMMs-Lab/SkillOpt-Lite
SkillOpt-Lite and HarnessOpt: Optimize your skill or harness with one line of vibe
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00106
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
37% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.71
ACCEL
-1.14
RETENTION
38.3%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 33 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
4,411
FOLLOWERS
597
OWNER ★
16,084

Engagement Signals

FORKS
5
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 33 / 33 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

EvolvingLMMs-Lab/SkillOpt-Lite собрал 33 звёзд за окно, тогда как у автора всего 597 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,411. Это даёт surprise-индекс 0.00106 (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 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 27%
VELOCITY4.714.14+0.57ABOVE 54%
RETENTION38.3%40.6%-2.3 PPABOVE 45%
FORKS589-84ABOVE 5%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 15%