Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7747 · UNIT ID 1216173720
tw93/Kami
👩‍🚒 Good content deserves good paper. Layout rules and templates that let AI agents export PDF, PNG and editable PowerPoint.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000349
ENGAGEMENT0.30
FRESHNESS1.48
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.63
ACCEL
-0.91
RETENTION
10.0%
PEAK 2026-09-18 · FORK-RETENTION 72.7% · 319 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
30,424
FOLLOWERS
13,459
OWNER ★
169,652

Engagement Signals

FORKS
557
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 319 / 319 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

tw93/Kami собрал 319 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13,459 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 30,424. Это даёт surprise-индекс 0.000349 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 72.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 20%
VELOCITY10.633.80+6.83ABOVE 79%
RETENTION10.0%20.3%-10.3 PPABOVE 25%
FORKS557138+419ABOVE 80%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 9%