harbor-framework/terminal-bench-science — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #5423 · UNIT ID 1141514363

harbor-framework/terminal-bench-science

Terminal-Bench Science: Evaluating AI Agents on Complex Real-World Scientific Workflows in the Terminal

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000914

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

1.57

ACCEL

+0.07

RETENTION

37.5%

PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

1,679

FOLLOWERS

159

OWNER ★

6,806

Engagement Signals

FORKS

127

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

harbor-framework/terminal-bench-science собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 159 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,679. Это даёт surprise-индекс 0.000914 (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.

Related Findings

RANKS ABOVE 21% OF 6892 FINDINGS

#01MDX-Tom/gpt-5.6-instruct[ PYTHON ]0.86 #02Git-creat7/grokRegister-cpa[ PYTHON ]0.67 #04William-Lu-stack/LuxyAI[ PYTHON ]0.52 #05AlephAITech/WorkBuddyGuide[ PYTHON ]0.51 #06Cjbuilds/Codex-Orchestration[ PYTHON ]0.51

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 21%

VELOCITY1.574.14-2.57ABOVE 6%

RETENTION37.5%40.6%-3.1 PPABOVE 43%

FORKS12789+38ABOVE 59%

SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 14%