Github Trends®
1013 findingsmedian surprise 0.0334window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #988 · UNIT ID 1290697920
JunsW/feature-track
Repo-native shared memory for AI coding agents.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0307
ENGAGEMENT0.00
FRESHNESS1.38
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
90% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.13
ACCEL
+0.32
RETENTION
38.9%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 64 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
30
FOLLOWERS
14
OWNER ★
155

Engagement Signals

FORKS
0
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 64 / 64 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

JunsW/feature-track собрал 64 звёзд за окно, тогда как у автора всего 14 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 30. Это даёт surprise-индекс 0.0307 (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 1013 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 2%
VELOCITY2.137.20-5.07ABOVE 9%
RETENTION38.9%30.8%+8.2 PPABOVE 65%
FORKS056-56ABOVE 0%
SURPRISE0.030.03-0.00ABOVE 47%