Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1869 · 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

SURPRISE0.0158
ENGAGEMENT0.36
FRESHNESS1.61
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
13.10
ACCEL
-0.20
RETENTION
33.2%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 90.0% · 393 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
791
FOLLOWERS
263
OWNER ★
5,280

Engagement Signals

FORKS
462
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 393 / 393 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills собрал 393 звёзд за окно, тогда как у автора всего 263 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 791. Это даёт surprise-индекс 0.0158 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 90.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 81%
VELOCITY13.103.67+9.43ABOVE 84%
RETENTION33.2%24.6%+8.5 PPABOVE 67%
FORKS462115+347ABOVE 82%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 66%