Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1001 · UNIT ID 1144793394
yushui2022/MathModel-Skill
Agent-native mathematical modeling workflow skills for Trae, Claude Code, and Codex, covering problem parsing, modeling, code generation, evidence checks, paper writing, and Word delivery.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0506
ENGAGEMENT0.29
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.67
ACCEL
-1.50
RETENTION
44.4%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 17 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
72
FOLLOWERS
27
OWNER ★
450

Engagement Signals

FORKS
25
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 17 / 17 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

yushui2022/MathModel-Skill собрал 17 звёзд за окно, тогда как у автора всего 27 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 72. Это даёт surprise-индекс 0.0506 (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 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 90%
VELOCITY5.675.670.00ABOVE 49%
RETENTION44.4%42.9%+1.6 PPABOVE 51%
FORKS25333-308ABOVE 13%
SURPRISE0.050.00+0.05ABOVE 88%