Github Trends®
9593 findingsmedian surprise 0.00799window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #2497.
FINDING #2497 · UNIT ID 1163081173
hanlulong/awesome-ai-for-economists
A curated list of AI tools, libraries, and resources for economics research, teaching, and policy analysis. Maintained by the OpenEcon team.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0114
ENGAGEMENT0.45
FRESHNESS1.37
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
24% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.73
ACCEL
+0.00
RETENTION
6.0%
PEAK 2026-08-15 · FORK-RETENTION 54.5% · 142 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
376
FOLLOWERS
196
OWNER ★
1,801

Engagement Signals

FORKS
112
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 142 / 142 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

hanlulong/awesome-ai-for-economists собрал 142 звёзд за окно, тогда как у автора всего 196 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 376. Это даёт surprise-индекс 0.0114 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 54.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 74%
VELOCITY4.733.63+1.10ABOVE 60%
RETENTION6.0%25.0%-19.0 PPABOVE 13%
FORKS112117-5ABOVE 49%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 58%