Github Trends®
1120 findingsmedian surprise 0.0444window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #322 · UNIT ID 1160505943
jaechang-hits/SciAgent-Skills
197 bioinformatics & life science skills for Claude Code and AI agents — BixBench 92.0% accuracy. RNA-seq, single-cell, drug discovery, proteomics, and more. Powers OmicsHorizon.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0522
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.14
ACCEL
+2.11
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 29 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
39
FOLLOWERS
12
OWNER ★
274

Engagement Signals

FORKS
25
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 29 / 29 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

jaechang-hits/SciAgent-Skills собрал 29 звёзд за окно, тогда как у автора всего 12 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 39. Это даёт surprise-индекс 0.0522 (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 1120 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.01+0.01ABOVE 71%
VELOCITY4.1413.86-9.71ABOVE 17%
RETENTION0.0%36.8%-36.8 PPABOVE 0%
FORKS2550-25ABOVE 37%
SURPRISE0.050.04+0.01ABOVE 54%