Github Trends®
9759 findingsmedian surprise 0.00839window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3323 · UNIT ID 1366029609
chengyike20110519-create/MathModelRun
Evidence-driven mathematical modeling workflow for CUMCM, MCM/ICM, and HiMCM: from problem files to reproducible experiments, audited papers, and defensible results.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0335
ENGAGEMENT0.11
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
17% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.86
ACCEL
+1.11
RETENTION
62.5%
PEAK 2026-09-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
16
FOLLOWERS
7
OWNER ★
85

Engagement Signals

FORKS
2
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

chengyike20110519-create/MathModelRun собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16. Это даёт surprise-индекс 0.0335 (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 9759 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 66%
VELOCITY1.863.57-1.71ABOVE 18%
RETENTION62.5%37.2%+25.3 PPABOVE 86%
FORKS2105-103ABOVE 2%
SURPRISE0.030.01+0.03ABOVE 81%