Github Trends®
9593 findingsmedian surprise 0.00799window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5706 · UNIT ID 1149784146
alexeygrigorev/ai-engineering-field-guide
Research into AI engineering interview assignments, take-home challenges, and hiring practices from 2026
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0022
ENGAGEMENT0.41
FRESHNESS1.46
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
10% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
17.63
ACCEL
-0.64
RETENTION
17.9%
PEAK 2026-08-09 · FORK-RETENTION 64.7% · 529 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,964
FOLLOWERS
6,103
OWNER ★
18,614

Engagement Signals

FORKS
537
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 529 / 529 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

alexeygrigorev/ai-engineering-field-guide собрал 529 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6,103 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,964. Это даёт surprise-индекс 0.0022 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 64.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 41%
VELOCITY17.633.63+14.00ABOVE 88%
RETENTION17.9%25.0%-7.1 PPABOVE 37%
FORKS537117+420ABOVE 84%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 22%