Github Trends®
1069 findingsmedian surprise 0.0527window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #232 · UNIT ID 1297316564
rolandwonglonam/rw-research-skill
Twelve standalone research workflow skills for questions, literature, evidence, design, writing, and submission.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.13
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
52% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.67
ACCEL
-7.00
RETENTION
34.2%
PEAK 2026-07-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 32 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
39
FOLLOWERS
21
OWNER ★
182

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 32 / 32 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

rolandwonglonam/rw-research-skill собрал 32 звёзд за окно, тогда как у автора всего 21 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 39. Это даёт surprise-индекс 0.13 (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 1069 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.040.01+0.04ABOVE 78%
VELOCITY10.6715.33-4.67ABOVE 37%
RETENTION34.2%33.3%+0.9 PPABOVE 51%
FORKS845-37ABOVE 18%
SURPRISE0.130.05+0.08ABOVE 74%