FINDING #1068 · UNIT ID 1290697920
JunsW/feature-track
Repo-native shared memory for AI coding agents.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
89% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
9.00
ACCEL
-0.32
RETENTION
38.9%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 63 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
30
FOLLOWERS
14
OWNER ★
155
Engagement Signals
FORKS
0
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 63 / 63 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
JunsW/feature-track собрал 63 звёзд за окно, тогда как у автора всего 14 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 30. Это даёт surprise-индекс 0.13 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 5% OF 1120 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1120 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.01-0.01ABOVE 5%
VELOCITY9.0013.86-4.86ABOVE 34%
RETENTION38.9%36.8%+2.1 PPABOVE 54%
FORKS050-50ABOVE 0%
SURPRISE0.130.04+0.09ABOVE 75%