Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1602 · UNIT ID 1274377670
aiblueprinthq/ai-blueprint
A file-backed, spec-driven AI coding workflow framework for building real software while staying in control.
[ TYPESCRIPT ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.012
ENGAGEMENT0.71
FRESHNESS1.56
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.77
ACCEL
-0.09
RETENTION
26.0%
PEAK 2026-09-22 · FORK-RETENTION 82.4% · 53 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
108
FOLLOWERS
7
OWNER ★
469

Engagement Signals

FORKS
123
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 53 / 53 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

aiblueprinthq/ai-blueprint собрал 53 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 108. Это даёт surprise-индекс 0.012 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 82.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 83%
VELOCITY1.773.80-2.03ABOVE 11%
RETENTION26.0%20.3%+5.7 PPABOVE 63%
FORKS123138-15ABOVE 47%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 60%