Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5419 · UNIT ID 1206566990
AMAP-ML/SkillClaw
Let Skills Evolve Collectively with Agentic Evolver
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00764
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.35
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
71% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S5 · PREDATES WINDOW, YET HALF+ OF ALL ITS STARS LANDED IN IT

Growth Telemetry

VELOCITY /D
16.80
ACCEL
-0.25
RETENTION
16.8%
PEAK 2026-06-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,512 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,160
FOLLOWERS
283
OWNER ★
7,970

Engagement Signals

FORKS
203
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,512 / 1,512 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

AMAP-ML/SkillClaw собрал 1,512 звёзд за окно, тогда как у автора всего 283 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,160. Это даёт surprise-индекс 0.00764 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 15%
VELOCITY16.803.99+12.81ABOVE 87%
RETENTION16.8%17.1%-0.3 PPABOVE 49%
FORKS20390+114ABOVE 71%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 39%