Github Trends®
9739 findingsmedian surprise 0.00479window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2897 · UNIT ID 1323961166
xiaobright/modeltest
Personal LLM engineering-maintenance evaluation harness (V4.1b, frozen). Not a public benchmark.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0147
ENGAGEMENT0.16
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
18% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.57
ACCEL
+3.86
RETENTION
53.3%
PEAK 2026-08-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 46 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
409
FOLLOWERS
32
OWNER ★
3,765

Engagement Signals

FORKS
10
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 46 / 46 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

xiaobright/modeltest собрал 46 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 409. Это даёт surprise-индекс 0.0147 (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 9739 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 70%
VELOCITY6.573.29+3.29ABOVE 72%
RETENTION53.3%28.0%+25.3 PPABOVE 85%
FORKS10170-160ABOVE 7%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 73%