Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3602 · 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

SURPRISE0.0186
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.71
ACCEL
+0.54
RETENTION
100.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
52
FOLLOWERS
16
OWNER ★
365

Engagement Signals

FORKS
34
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

jaechang-hits/SciAgent-Skills собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 16 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 52. Это даёт surprise-индекс 0.0186 (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 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 63%
VELOCITY1.713.71-2.00ABOVE 12%
RETENTION100.0%39.3%+60.7 PPABOVE 99%
FORKS3491-57ABOVE 28%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 68%