Github Trends®
8778 findingsmedian surprise 0.00409window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #268 · UNIT ID 1328444511
parz0val0/scan-to-practice
Scan-to-Practice: a field-tested AI skill and methodology for turning scanned learning materials into structured practice products.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.22
ENGAGEMENT0.16
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
32% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
11.33
ACCEL
-3.00
RETENTION
63.3%
PEAK 2026-08-19 · FORK-RETENTION 0.0% · 34 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
11
FOLLOWERS
0
OWNER ★
107

Engagement Signals

FORKS
3
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 34 / 34 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

parz0val0/scan-to-practice собрал 34 звёзд за окно, тогда как у автора всего 0 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11. Это даёт surprise-индекс 0.22 (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 8778 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.060.00+0.06ABOVE 97%
VELOCITY11.335.33+6.00ABOVE 74%
RETENTION63.3%44.4%+18.9 PPABOVE 76%
FORKS3353-350ABOVE 2%
SURPRISE0.220.00+0.22ABOVE 98%