Github Trends®
9666 findingsmedian surprise 0.00757window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1160 · UNIT ID 1415758917
mylc2010/sci-translation-skill
An evidence-preserving Chinese-to-English manuscript translation and review workflow for computing, medicine and other STEM disciplines.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0509
ENGAGEMENT0.25
FRESHNESS1.07
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
42% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.30
ACCEL
+0.62
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-21 · FORK-RETENTION 0.0% · 99 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
25
FOLLOWERS
1
OWNER ★
238

Engagement Signals

FORKS
12
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 99 / 99 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

mylc2010/sci-translation-skill собрал 99 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 25. Это даёт surprise-индекс 0.0509 (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 9666 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 88%
VELOCITY3.303.87-0.57ABOVE 43%
RETENTION0.0%22.6%-22.6 PPABOVE 0%
FORKS12135-123ABOVE 8%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 91%