Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 3D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #5877.
FINDING #5877 · UNIT ID 1141514363
harbor-framework/terminal-bench-science
Terminal-Bench-Science: Evaluating AI agents on research workflows across scientific domains
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00128
ENGAGEMENT0.94
FRESHNESS1.19
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
16% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.87
ACCEL
-0.12
RETENTION
14.8%
PEAK 2026-10-09 · FORK-RETENTION 8.5% · 116 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,975
FOLLOWERS
338
OWNER ★
11,494

Engagement Signals

FORKS
482
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 116 / 116 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

harbor-framework/terminal-bench-science собрал 116 звёзд за окно, тогда как у автора всего 338 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,975. Это даёт surprise-индекс 0.00128 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 8.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 39%
VELOCITY3.873.80+0.07ABOVE 51%
RETENTION14.8%20.3%-5.5 PPABOVE 37%
FORKS482138+344ABOVE 78%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 18%