Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #4338 · UNIT ID 1221061473
WenyuChiou/ai-research-skills
Universal SKILL.md catalog for research workflows: literature review, research design, project memory, manuscript writing, and cross-agent delegation for Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, OpenClaw, and generic AI clients.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00334
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
10% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.29
ACCEL
-0.07
RETENTION
73.3%
PEAK 2026-07-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 16 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
643
FOLLOWERS
154
OWNER ★
4,894

Engagement Signals

FORKS
11
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 16 / 16 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

WenyuChiou/ai-research-skills собрал 16 звёзд за окно, тогда как у автора всего 154 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 643. Это даёт surprise-индекс 0.00334 (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 37%
VELOCITY2.294.14-1.86ABOVE 26%
RETENTION73.3%40.6%+32.7 PPABOVE 89%
FORKS1189-78ABOVE 10%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 26%