Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5171 · UNIT ID 1228046130
jamiemill/layers-skills
AI skills for product designers — guidance through the seven layers of product design.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0747
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
23% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S10 · S10

Growth Telemetry

VELOCITY /D
8.14
ACCEL
-0.89
RETENTION
21.4%
PEAK 2026-07-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 57 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
69
FOLLOWERS
34
OWNER ★
350

Engagement Signals

FORKS
20
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 57 / 57 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

jamiemill/layers-skills собрал 57 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 69. Это даёт surprise-индекс 0.0747 (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 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 25%
VELOCITY8.144.14+4.00ABOVE 69%
RETENTION21.4%40.6%-19.2 PPABOVE 25%
FORKS2089-69ABOVE 17%
SURPRISE0.070.01+0.06ABOVE 90%