Github Trends®
9721 findingsmedian surprise 0.00633window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 30D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #2356.
FINDING #2356 · UNIT ID 1304407094
QuesmaOrg/awesome-ai-tokenomics
A curated list of tools, benchmarks, papers, and copy-paste configs for AI token costs: what tokens cost, where they get wasted, and how to cut the bill.
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0146
ENGAGEMENT0.34
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
16% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.29
ACCEL
-1.07
RETENTION
14.0%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 0.0% · 23 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
186
FOLLOWERS
33
OWNER ★
587

Engagement Signals

FORKS
9
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 23 / 23 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

QuesmaOrg/awesome-ai-tokenomics собрал 23 звёзд за окно, тогда как у автора всего 33 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 186. Это даёт surprise-индекс 0.0146 (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 9721 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 76%
VELOCITY3.293.43-0.14ABOVE 47%
RETENTION14.0%32.1%-18.1 PPABOVE 25%
FORKS9130-121ABOVE 8%
SURPRISE0.010.01+0.01ABOVE 69%