Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5120 · UNIT ID 1243141639
wanshuiyin/ARIS-in-AI-Offer
Bilingual (中文+EN) ML / LLM / diffusion / agent interview cheat sheets for AI 秋招 — generated by ARIS /interview-cheatsheet, rendered by /render-html into single-file HTML, reads anywhere — plus a CV→DBLP-fact-checked academic homepage generator and hand-authored long-form blogs 🌱
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00143
ENGAGEMENT0.12
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
6% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.43
ACCEL
-0.14
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 17 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,656
FOLLOWERS
263
OWNER ★
13,929

Engagement Signals

FORKS
9
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 17 / 17 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

wanshuiyin/ARIS-in-AI-Offer собрал 17 звёзд за окно, тогда как у автора всего 263 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,656. Это даёт surprise-индекс 0.00143 (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 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 26%
VELOCITY2.434.14-1.71ABOVE 29%
RETENTION40.0%40.6%-0.6 PPABOVE 47%
FORKS989-80ABOVE 8%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 17%