Github Trends®
9133 findingsmedian surprise 0.00466window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1931 · UNIT ID 1307488992
hang-jin/editaplot
AI-guided editable scientific figures with Codex and local Origin/OriginPro
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0487
ENGAGEMENT0.13
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
6% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.00
ACCEL
+1.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 9 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
22
FOLLOWERS
6
OWNER ★
156

Engagement Signals

FORKS
5
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 9 / 9 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

hang-jin/editaplot собрал 9 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 22. Это даёт surprise-индекс 0.0487 (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 9133 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 79%
VELOCITY3.005.67-2.67ABOVE 10%
RETENTION0.0%37.5%-37.5 PPABOVE 0%
FORKS5327-322ABOVE 4%
SURPRISE0.050.00+0.04ABOVE 87%