Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4303 · UNIT ID 1290410846
oxbshw/watch-skill
Video understanding and self-verification for AI agents. Turn videos, streams, and agent screen recordings into searchable, timestamped evidence—then use THE LOOP to inspect, fix, and verify the work. MCP, CLI, REST, local-first.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00729
ENGAGEMENT0.40
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.29
ACCEL
+0.07
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 16 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
274
FOLLOWERS
111
OWNER ★
1,625

Engagement Signals

FORKS
50
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 16 / 16 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

oxbshw/watch-skill собрал 16 звёзд за окно, тогда как у автора всего 111 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 274. Это даёт surprise-индекс 0.00729 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 56%
VELOCITY2.293.71-1.43ABOVE 29%
RETENTION50.0%39.3%+10.7 PPABOVE 64%
FORKS5091-41ABOVE 35%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 44%