Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #1873.
FINDING #1873 · UNIT ID 194870085
retentioneering/retentioneering-tools
Python toolkit, MCP server, and agent skills for reproducible, auditable clickstream and event log analytics. Helps AI agents, data scientists and analysts build, validate, and cross-check product analytics, quantitative UX, customer journeys, graph-based user flows, behavioral segmentation, A/B tests, process mining models, Markov chain simulation
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.017
ENGAGEMENT0.20
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
5.00
ACCEL
+0.50
RETENTION
16.7%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
254
FOLLOWERS
35
OWNER ★
920

Engagement Signals

FORKS
135
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

retentioneering/retentioneering-tools собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 35 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 254. Это даёт surprise-индекс 0.017 (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 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 63%
VELOCITY5.006.67-1.67ABOVE 37%
RETENTION16.7%46.5%-29.8 PPABOVE 30%
FORKS135116+19ABOVE 54%
SURPRISE0.020.01+0.00ABOVE 55%