harbor-framework/terminal-bench-science — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #5094 · UNIT ID 1141514363

harbor-framework/terminal-bench-science

Terminal-Bench Science: Evaluating AI Agents on Complex Real-World Scientific Workflows in the Terminal

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000885

ENGAGEMENT0.12

FRESHNESS1.36

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

25% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

1.53

ACCEL

-0.00

RETENTION

29.4%

PEAK 2026-06-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 46 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

1,693

FOLLOWERS

161

OWNER ★

6,857

Engagement Signals

FORKS

129

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 46 / 46 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

harbor-framework/terminal-bench-science собрал 46 звёзд за окно, тогда как у автора всего 161 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,693. Это даёт surprise-индекс 0.000885 (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.

Related Findings

RANKS ABOVE 27% OF 6938 FINDINGS

#02shy3130/tickflow-stock-panel[ PYTHON ]0.45 #07Panniantong/Agent-Reach[ PYTHON ]0.28 #10sums001/Windows-Copilot-API[ PYTHON ]0.27 #12HUANGCHIHHUNGLeo/claude-real-video[ PYTHON ]0.24 #19MDX-Tom/gpt-5.6-instruct[ PYTHON ]0.20

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6938 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 27%

VELOCITY1.534.13-2.60ABOVE 2%

RETENTION29.4%28.1%+1.3 PPABOVE 53%

FORKS12989+40ABOVE 60%

SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 13%