Github Trends®
9541 findingsmedian surprise 0.0041window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #235 · UNIT ID 1317515809
FrontisAI/OpenRSI
Executable, measurable, and reproducible AI4AI toward recursive self-improvement. Home of OpenMLE and Frontis-MA1.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.10
ENGAGEMENT0.69
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
31% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
21.67
ACCEL
-12.00
RETENTION
54.8%
PEAK 2026-08-04 · FORK-RETENTION 45.5% · 65 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
171
FOLLOWERS
31
OWNER ★
546

Engagement Signals

FORKS
17
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 65 / 65 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FrontisAI/OpenRSI собрал 65 звёзд за окно, тогда как у автора всего 31 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 171. Это даёт surprise-индекс 0.10 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 45.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9541 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.080.00+0.08ABOVE 98%
VELOCITY21.675.67+16.00ABOVE 86%
RETENTION54.8%43.8%+11.1 PPABOVE 61%
FORKS17349-332ABOVE 9%
SURPRISE0.100.00+0.10ABOVE 95%