Github Trends®
9721 findingsmedian surprise 0.00633window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6863 · UNIT ID 870554327
NirDiamant/Prompt_Engineering
22 prompt engineering techniques with hands-on Jupyter Notebook tutorials, from fundamental concepts to advanced strategies for leveraging LLMs.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000721
ENGAGEMENT0.64
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.43
ACCEL
-4.68
RETENTION
34.0%
PEAK 2026-08-04 · FORK-RETENTION 50.0% · 73 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
14,420
FOLLOWERS
5,933
OWNER ★
84,874

Engagement Signals

FORKS
1,011
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 73 / 73 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NirDiamant/Prompt_Engineering собрал 73 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,933 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 14,420. Это даёт surprise-индекс 0.000721 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9721 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 29%
VELOCITY10.433.43+7.00ABOVE 79%
RETENTION34.0%32.1%+1.9 PPABOVE 54%
FORKS1,011130+881ABOVE 89%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 14%