Github Trends®
8778 findingsmedian surprise 0.00409window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1040 · UNIT ID 1329629252
SMNETSTUDIO/WeChat-AI
WeChat AI - 自托管微信角色扮演对话服务
[ TYPESCRIPT ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0265
ENGAGEMENT0.46
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
11.00
ACCEL
-2.50
RETENTION
20.0%
PEAK 2026-08-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 33 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
375
FOLLOWERS
106
OWNER ★
2,686

Engagement Signals

FORKS
1,277
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 33 / 33 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

SMNETSTUDIO/WeChat-AI собрал 33 звёзд за окно, тогда как у автора всего 106 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 375. Это даёт surprise-индекс 0.0265 (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
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 88%
VELOCITY11.005.33+5.67ABOVE 73%
RETENTION20.0%44.4%-24.4 PPABOVE 22%
FORKS1,277353+924ABOVE 74%
SURPRISE0.030.00+0.02ABOVE 81%