Github Trends®
9651 findingsmedian surprise 0.00326window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2241 · UNIT ID 1293002033
archlizheng/AIPM-Wiki
🧱 AI 产品经理入门知识库:面试题库 · AI 基础 · 案例拆解 · 学习路线 | 无论是零基础转行还是持续进步,一个仓库就够了
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0109
ENGAGEMENT0.60
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.71
ACCEL
-0.82
RETENTION
8.3%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
117
FOLLOWERS
21
OWNER ★
961

Engagement Signals

FORKS
20
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

archlizheng/AIPM-Wiki собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 21 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 117. Это даёт surprise-индекс 0.0109 (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 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 77%
VELOCITY1.713.14-1.43ABOVE 14%
RETENTION8.3%16.7%-8.3 PPABOVE 31%
FORKS20277-257ABOVE 12%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 70%