Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1139 · UNIT ID 1140582982
TNT-Likely/PanWatch
盯盘侠 PanWatch · 自托管 AI 盯盘助手,集成 TradingAgents 多 Agent 投资决策 | A股/港股/美股实时监控、持仓管理、智能分析、全渠道推送
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0258
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.31
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
46% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.57
ACCEL
-0.90
RETENTION
7.3%
PEAK 2026-06-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 317 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
369
FOLLOWERS
79
OWNER ★
2,902

Engagement Signals

FORKS
165
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 317 / 317 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

TNT-Likely/PanWatch собрал 317 звёзд за окно, тогда как у автора всего 79 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 369. Это даёт surprise-индекс 0.0258 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 82%
VELOCITY10.574.23+6.33ABOVE 75%
RETENTION7.3%29.4%-22.1 PPABOVE 9%
FORKS16592+73ABOVE 65%
SURPRISE0.030.01+0.01ABOVE 72%