Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3043 · UNIT ID 1202576122
Aperivue/medsci-skills
Agent Skills for medical research — literature search, reporting-guideline & citation checks, statistics, publication figures, submission. Works with Claude Code, Codex, Cursor & GitHub Copilot. Built by a physician-researcher, tested on real publications. MIT.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0135
ENGAGEMENT0.47
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.71
ACCEL
+0.32
RETENTION
58.3%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
87
FOLLOWERS
16
OWNER ★
277

Engagement Signals

FORKS
65
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Aperivue/medsci-skills собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 16 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 87. Это даёт surprise-индекс 0.0135 (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 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 69%
VELOCITY1.713.71-2.00ABOVE 12%
RETENTION58.3%39.3%+19.0 PPABOVE 78%
FORKS6591-26ABOVE 41%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 60%