Github Trends®
9779 findingsmedian surprise 0.00478window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2377 · UNIT ID 1313011686
HannaHKaichenZhu/llm-channel-audit
Verify whether the LLM API channel you purchased is honest.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0255
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
13% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.43
ACCEL
+1.07
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-02 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
16
FOLLOWERS
8
OWNER ★
80

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

HannaHKaichenZhu/llm-channel-audit собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16. Это даёт surprise-индекс 0.0255 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9779 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 76%
VELOCITY1.433.29-1.86ABOVE 0%
RETENTION0.0%36.0%-36.0 PPABOVE 0%
FORKS8170-162ABOVE 6%
SURPRISE0.030.00+0.02ABOVE 84%