Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3196 · 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

SURPRISE0.00577
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.32
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
14% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.97
ACCEL
-0.12
RETENTION
9.1%
PEAK 2026-06-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 59 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
301
FOLLOWERS
157
OWNER ★
1,438

Engagement Signals

FORKS
85
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 59 / 59 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

hanlulong/awesome-ai-for-economists собрал 59 звёзд за окно, тогда как у автора всего 157 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 301. Это даёт surprise-индекс 0.00577 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 49%
VELOCITY1.974.23-2.27ABOVE 16%
RETENTION9.1%29.4%-20.3 PPABOVE 11%
FORKS8592-7ABOVE 48%
SURPRISE0.010.01-0.01ABOVE 33%