Github Trends®
1013 findingsmedian surprise 0.0334window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #265 · UNIT ID 1291214151
123-qw-as/Beacon
Lighting the path for every math modeling student. An end-to-end multi-agent LangGraph pipeline that turns competition problems into complete papers.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0416
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.34
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
93% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.33
ACCEL
+0.32
RETENTION
18.8%
PEAK 2026-07-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 70 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
16
FOLLOWERS
6
OWNER ★
101

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 70 / 70 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

123-qw-as/Beacon собрал 70 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16. Это даёт surprise-индекс 0.0416 (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 1013 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 74%
VELOCITY2.337.20-4.87ABOVE 12%
RETENTION18.8%30.8%-12.0 PPABOVE 27%
FORKS856-48ABOVE 16%
SURPRISE0.040.03+0.01ABOVE 57%