Github Trends®
6024 findingsmedian surprise 0.00474window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3658 · UNIT ID 561730219
krahets/hello-algo
《Hello 算法》:动画图解、一键运行的数据结构与算法教程。支持简中、繁中、English、日本語,提供 Python, Java, C++, C, C#, JS, Go, Swift, Rust, Ruby, Kotlin, TS, Dart 等代码实现
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00149
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
30.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 30 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
20,146
FOLLOWERS
6,420
OWNER ★
137,263

Engagement Signals

FORKS
15,426
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 30 / 30 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

krahets/hello-algo собрал 30 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6,420 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 20,146. Это даёт surprise-индекс 0.00149 (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 6024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 39%
VELOCITY30.009.00+21.00ABOVE 85%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS15,426495+14,931ABOVE 98%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 28%