Github Trends®
9789 findingsmedian surprise 0.00728window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1046 · UNIT ID 1184866064
leo-lilinxiao/codex-autoresearch
Codex Autoresearch Skill — A self-directed iterative system for Codex that continuously cycles through: modify, verify, retain or discard, and repeat indefinitely. Inspired by Karpathy’s autoresearch concept.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0471
ENGAGEMENT0.23
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
14.71
ACCEL
-1.07
RETENTION
51.0%
PEAK 2026-09-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 103 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
272
FOLLOWERS
23
OWNER ★
2,506

Engagement Signals

FORKS
130
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 103 / 103 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

leo-lilinxiao/codex-autoresearch собрал 103 звёзд за окно, тогда как у автора всего 23 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 272. Это даёт surprise-индекс 0.0471 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9789 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 89%
VELOCITY14.713.43+11.29ABOVE 85%
RETENTION51.0%37.5%+13.5 PPABOVE 72%
FORKS130120+10ABOVE 52%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 89%