Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3643 · UNIT ID 369178935
MetaCubeX/mihomo
A simple Python Pydantic model for Honkai: Star Rail parsed data from the Mihomo API.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0015
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
45.00
ACCEL
-7.50
RETENTION
85.0%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 135 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
29,904
FOLLOWERS
5,606
OWNER ★
93,459

Engagement Signals

FORKS
4,258
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 135 / 135 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

MetaCubeX/mihomo собрал 135 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,606 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 29,904. Это даёт surprise-индекс 0.0015 (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 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 27%
VELOCITY45.006.67+38.33ABOVE 91%
RETENTION85.0%46.5%+38.5 PPABOVE 90%
FORKS4,258116+4,142ABOVE 98%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 15%