Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #4818 · UNIT ID 1208414797
ZhuLinsen/alphasift
AI-native stock screening engine with full-market discovery, LLM ranking, risk-aware scoring, and auditable evaluation. AI选股
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000551
ENGAGEMENT0.17
FRESHNESS1.37
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
41% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.00
ACCEL
-0.07
RETENTION
34.5%
PEAK 2026-06-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 120 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,221
FOLLOWERS
1,401
OWNER ★
58,200

Engagement Signals

FORKS
169
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 120 / 120 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

ZhuLinsen/alphasift собрал 120 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,401 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,221. Это даёт surprise-индекс 0.000551 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 23%
VELOCITY4.004.23-0.23ABOVE 48%
RETENTION34.5%29.4%+5.1 PPABOVE 60%
FORKS16992+77ABOVE 65%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 10%