Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2623 · UNIT ID 1341956558
alexzhang13/spec-ptc
Speculative programmatic tool calling (sPTC) for harnesses like RLM, CodeAct, etc.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0102
ENGAGEMENT0.27
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
26% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
15.67
ACCEL
-13.00
RETENTION
23.4%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 47 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,496
FOLLOWERS
768
OWNER ★
7,300

Engagement Signals

FORKS
13
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 47 / 47 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

alexzhang13/spec-ptc собрал 47 звёзд за окно, тогда как у автора всего 768 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,496. Это даёт surprise-индекс 0.0102 (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 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 71%
VELOCITY15.675.67+10.00ABOVE 81%
RETENTION23.4%45.5%-22.0 PPABOVE 31%
FORKS13340-326ABOVE 9%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 64%