Github Trends®
9729 findingsmedian surprise 0.0079window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #452 · UNIT ID 1329629252
SMNETSTUDIO/WeChat-AI
WeChat AI - 自托管微信角色扮演对话服务
[ TYPESCRIPT ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0389
ENGAGEMENT0.81
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
6% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
16.14
ACCEL
-3.50
RETENTION
36.7%
PEAK 2026-08-16 · FORK-RETENTION 34.7% · 113 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
375
FOLLOWERS
106
OWNER ★
2,686

Engagement Signals

FORKS
1,277
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 113 / 113 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

SMNETSTUDIO/WeChat-AI собрал 113 звёзд за окно, тогда как у автора всего 106 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 375. Это даёт surprise-индекс 0.0389 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 34.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9729 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 95%
VELOCITY16.143.57+12.57ABOVE 86%
RETENTION36.7%38.9%-2.2 PPABOVE 46%
FORKS1,277110+1,167ABOVE 93%
SURPRISE0.040.01+0.03ABOVE 86%