Github Trends®
9757 findingsmedian surprise 0.00781window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6450 · UNIT ID 1391384546
JoasASantos/Offensive-Security-AI-Models
Uncensored AI models or those fine-tuned for cybersecurity tasks.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00196
ENGAGEMENT0.41
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
16% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
15.29
ACCEL
-1.00
RETENTION
47.1%
PEAK 2026-10-05 · FORK-RETENTION 64.3% · 107 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,759
FOLLOWERS
5,480
OWNER ★
22,793

Engagement Signals

FORKS
76
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 107 / 107 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

JoasASantos/Offensive-Security-AI-Models собрал 107 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,480 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,759. Это даёт surprise-индекс 0.00196 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 64.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9757 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 34%
VELOCITY15.293.57+11.71ABOVE 85%
RETENTION47.1%40.0%+7.1 PPABOVE 63%
FORKS76112-36ABOVE 41%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 21%