Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3028 · UNIT ID 1195794651
toby-bridges/api-relay-audit
Local security audit for AI API relays and LLM proxies: detects prompt injection, model substitution, tool-call rewriting, SSE anomalies, error leakage, and Web3 wallet risks.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0157
ENGAGEMENT0.28
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.71
ACCEL
-0.21
RETENTION
56.3%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 19 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
132
FOLLOWERS
38
OWNER ★
944

Engagement Signals

FORKS
78
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 19 / 19 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

toby-bridges/api-relay-audit собрал 19 звёзд за окно, тогда как у автора всего 38 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 132. Это даёт surprise-индекс 0.0157 (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 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 69%
VELOCITY2.713.71-1.00ABOVE 37%
RETENTION56.3%39.3%+16.9 PPABOVE 76%
FORKS7891-13ABOVE 46%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 63%