Github Trends®
9753 findingsmedian surprise 0.00621window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #281 · UNIT ID 1307488992
hang-jin/editaplot
AI-guided editable scientific figures with Codex and local Origin/OriginPro
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.12
ENGAGEMENT0.25
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
6.86
ACCEL
-0.14
RETENTION
35.6%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 0.0% · 48 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
18
FOLLOWERS
5
OWNER ★
131

Engagement Signals

FORKS
5
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 48 / 48 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

hang-jin/editaplot собрал 48 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 18. Это даёт surprise-индекс 0.12 (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 9753 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.040.00+0.04ABOVE 97%
VELOCITY6.863.29+3.57ABOVE 71%
RETENTION35.6%35.4%+0.2 PPABOVE 50%
FORKS5133-128ABOVE 4%
SURPRISE0.120.01+0.11ABOVE 97%