Github Trends®
9766 findingsmedian surprise 0.00741window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #132 · UNIT ID 1388872690
liyingze07-svg/EffectiveAutoResearch-EAR-
An open research workbench for idea discovery, autonomous mathematics, and evidence-grounded rebuttals.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.21
ENGAGEMENT0.62
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
46% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
13.57
ACCEL
+10.18
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 95 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
26
FOLLOWERS
5
OWNER ★
206

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 95 / 95 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

liyingze07-svg/EffectiveAutoResearch-EAR- собрал 95 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 26. Это даёт surprise-индекс 0.21 (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 9766 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.150.00+0.15ABOVE 99%
VELOCITY13.573.57+10.00ABOVE 83%
RETENTION0.0%38.3%-38.3 PPABOVE 0%
FORKS8116-108ABOVE 7%
SURPRISE0.210.01+0.20ABOVE 98%