Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #569 · UNIT ID 1239140279
exploitbench/exploitbench
ExploitBench measures how far AI agents climb, from reaching vulnerable code, to triggering the bug, to building exploit primitives, to arbitrary code execution.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0284
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.33
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
99% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.29
ACCEL
-0.02
RETENTION
8.9%
PEAK 2026-05-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 296 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
76
FOLLOWERS
8
OWNER ★
299

Engagement Signals

FORKS
25
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 296 / 296 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

exploitbench/exploitbench собрал 296 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 76. Это даёт surprise-индекс 0.0284 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 91%
VELOCITY3.293.99-0.71ABOVE 42%
RETENTION8.9%17.1%-8.3 PPABOVE 26%
FORKS2590-64ABOVE 15%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 77%