Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #499 · UNIT ID 974591843
ChenLiu-1996/figures4papers
My Python scripts to make high-quality figures for publications in top AI conferences and journals.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0517
ENGAGEMENT0.30
FRESHNESS1.39
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
29% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
39.77
ACCEL
+1.06
RETENTION
36.3%
PEAK 2026-08-18 · FORK-RETENTION 48.6% · 1,193 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
730
FOLLOWERS
216
OWNER ★
5,136

Engagement Signals

FORKS
249
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,193 / 1,193 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

ChenLiu-1996/figures4papers собрал 1,193 звёзд за окно, тогда как у автора всего 216 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 730. Это даёт surprise-индекс 0.0517 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 48.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 95%
VELOCITY39.773.67+36.10ABOVE 95%
RETENTION36.3%24.6%+11.7 PPABOVE 73%
FORKS249115+134ABOVE 69%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 92%