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

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #5055 · UNIT ID 1141514363

harbor-framework/terminal-bench-science

Terminal-Bench-Science: Evaluating AI agents on research workflows across scientific domains

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00597

ENGAGEMENT0.24

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

26% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

14.14

ACCEL

+6.36

RETENTION

32.8%

PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 33.3% · 99 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

2,331

FOLLOWERS

251

OWNER ★

9,143

Engagement Signals

FORKS

290

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 99 / 99 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

harbor-framework/terminal-bench-science собрал 99 звёзд за окно, тогда как у автора всего 251 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,331. Это даёт surprise-индекс 0.00597 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 33.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

Related Findings

RANKS ABOVE 48% OF 9771 FINDINGS

#05MddIdd/mdd-sim-gateway[ PYTHON ]0.41 #08zeenie-ai/OpenCompany[ PYTHON ]0.38 #15litaolemo/xtquant_big_convert[ PYTHON ]0.33 #23917Dhj/DeepPaperNote[ PYTHON ]0.27 #24LBH-123-AI/Comfyui_Minimax_h3_latent_Upscaler[ PYTHON ]0.27

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 48%

VELOCITY14.143.71+10.43ABOVE 84%

RETENTION32.8%39.3%-6.5 PPABOVE 40%

FORKS29091+199ABOVE 77%

SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 39%