Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2861 · UNIT ID 1148744000
MengTo/Skills
Agent skills for designers and builders using Codex, Claude, Cursor, and other AI coding agents
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00661
ENGAGEMENT0.39
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
41.67
ACCEL
-7.00
RETENTION
70.2%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 66.7% · 125 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
6,261
FOLLOWERS
3,041
OWNER ★
32,198

Engagement Signals

FORKS
678
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 125 / 125 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

MengTo/Skills собрал 125 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,041 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,261. Это даёт surprise-индекс 0.00661 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 66.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 69%
VELOCITY41.675.67+36.00ABOVE 93%
RETENTION70.2%45.5%+24.7 PPABOVE 78%
FORKS678340+339ABOVE 63%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 57%