Github Trends®
9651 findingsmedian surprise 0.00326window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2782 · UNIT ID 1221061473
WenyuChiou/ai-research-skills
Universal SKILL.md catalog for research workflows: literature review, research design, project memory, manuscript writing, and cross-agent delegation for Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, OpenClaw, and generic AI clients.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00971
ENGAGEMENT0.24
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
20% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
11.00
ACCEL
-2.11
RETENTION
4.8%
PEAK 2026-10-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 77 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,093
FOLLOWERS
243
OWNER ★
8,495

Engagement Signals

FORKS
24
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 77 / 77 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

WenyuChiou/ai-research-skills собрал 77 звёзд за окно, тогда как у автора всего 243 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,093. Это даёт surprise-индекс 0.00971 (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 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 71%
VELOCITY11.003.14+7.86ABOVE 83%
RETENTION4.8%16.7%-11.9 PPABOVE 22%
FORKS24277-253ABOVE 13%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 68%