Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2562 · UNIT ID 1163081173
hanlulong/awesome-ai-for-economists
A curated list of AI tools, libraries, and resources for economics research, teaching, and policy analysis. Maintained by the OpenEcon team.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0115
ENGAGEMENT0.43
FRESHNESS1.35
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
25% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.80
ACCEL
+0.04
RETENTION
6.3%
PEAK 2026-08-15 · FORK-RETENTION 52.4% · 144 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
376
FOLLOWERS
196
OWNER ★
1,797

Engagement Signals

FORKS
112
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 144 / 144 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

hanlulong/awesome-ai-for-economists собрал 144 звёзд за окно, тогда как у автора всего 196 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 376. Это даёт surprise-индекс 0.0115 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 52.4% 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
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 73%
VELOCITY4.803.67+1.13ABOVE 60%
RETENTION6.3%24.6%-18.3 PPABOVE 13%
FORKS112115-3ABOVE 49%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 58%