Github Trends®
6024 findingsmedian surprise 0.00474window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 3D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 1D (1 day) — РАНГ #1033.
FINDING #1033 · UNIT ID 194870085
retentioneering/retentioneering-tools
Retentioneering: product analytics mcp, data-driven CJM optimization, marketing analytics, web analytics, transaction analytics, graph visualization, process mining, and behavioral segmentation in Python. Agent skills for analytics of clickstream, event logs, AB tests, and Markov Chain simulations.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.034
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
254
FOLLOWERS
35
OWNER ★
920

Engagement Signals

FORKS
135
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

retentioneering/retentioneering-tools собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 35 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 254. Это даёт surprise-индекс 0.034 (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
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 83%
VELOCITY10.009.00+1.00ABOVE 52%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS135495-360ABOVE 26%
SURPRISE0.030.00+0.03ABOVE 81%