Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #322 · UNIT ID 1291123786
UnpaidAttention/fable5-methodology
A transferable, self-enforcing software-engineering methodology for AI coding agents — playbook, skills, contracted subagents, lifecycle hooks, and evals.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0551
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.34
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.77
ACCEL
+0.30
RETENTION
20.0%
PEAK 2026-07-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 83 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
10
FOLLOWERS
1
OWNER ★
92

Engagement Signals

FORKS
17
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 83 / 83 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

UnpaidAttention/fable5-methodology собрал 83 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10. Это даёт surprise-индекс 0.0551 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 95%
VELOCITY2.774.23-1.47ABOVE 33%
RETENTION20.0%29.4%-9.4 PPABOVE 31%
FORKS1792-75ABOVE 14%
SURPRISE0.060.01+0.04ABOVE 89%