Github Trends®
5944 findingsmedian surprise 0.0104window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3214 · UNIT ID 1195037206
SunWeb3Sec/llm-sast-scanner
A SAST skill that gives AI coding agents structured vulnerability detection across 34 vulnerability classes.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000556
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.31
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.51
ACCEL
-0.00
RETENTION
2.3%
PEAK 2026-03-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 272 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,677
FOLLOWERS
1,723
OWNER ★
9,540

Engagement Signals

FORKS
30
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 272 / 272 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

SunWeb3Sec/llm-sast-scanner собрал 272 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,723 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,677. Это даёт surprise-индекс 0.000556 (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 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 46%
VELOCITY1.513.29-1.78ABOVE 0%
RETENTION2.3%11.3%-9.0 PPABOVE 7%
FORKS3099-69ABOVE 14%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 12%