Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #360 · UNIT ID 1200204014
brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills
🔬 A curated collection of 23,000+ agent skills for empirical research across 8 social science disciplines. | 精选 23,000+ AI Agent 技能库,覆盖8大社会科学学科的实证研究。CoPaper.AI 20分钟完成一篇可复现的规范实证论文,并支持用户上传 Skills。-- Maintained by CoPaper.AI from Stanford REAP.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0524
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.35
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
35% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
33.23
ACCEL
-1.10
RETENTION
22.9%
PEAK 2026-06-19 · FORK-RETENTION 0.0% · 997 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
595
FOLLOWERS
186
OWNER ★
4,085

Engagement Signals

FORKS
387
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 997 / 997 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills собрал 997 звёзд за окно, тогда как у автора всего 186 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 595. Это даёт surprise-индекс 0.0524 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 94%
VELOCITY33.234.23+29.00ABOVE 92%
RETENTION22.9%29.4%-6.5 PPABOVE 37%
FORKS38792+295ABOVE 82%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 88%