Github Trends®
8038 findingsmedian surprise 0.00514window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5932 · UNIT ID 1179363570
tw93/Waza
🥷 Engineering habits you already know, turned into skills AI assistants can run.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000639
ENGAGEMENT0.34
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
19.33
ACCEL
-13.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 58 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
30,227
FOLLOWERS
13,390
OWNER ★
168,455

Engagement Signals

FORKS
422
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 58 / 58 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

tw93/Waza собрал 58 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13,390 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 30,227. Это даёт surprise-индекс 0.000639 (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 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 26%
VELOCITY19.335.67+13.67ABOVE 84%
RETENTION0.0%14.3%-14.3 PPABOVE 0%
FORKS422333+90ABOVE 55%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 18%