Github Trends®
9594 findingsmedian surprise 0.00639window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5793 · UNIT ID 1323961166
xiaobright/modeltest
Personal LLM engineering-maintenance evaluation harness (V4.1b, frozen). Not a public benchmark.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00403
ENGAGEMENT0.21
FRESHNESS1.10
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
22% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.90
ACCEL
+0.24
RETENTION
15.0%
PEAK 2026-08-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 57 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
432
FOLLOWERS
33
OWNER ★
3,985

Engagement Signals

FORKS
10
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 57 / 57 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

xiaobright/modeltest собрал 57 звёзд за окно, тогда как у автора всего 33 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 432. Это даёт surprise-индекс 0.00403 (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 9594 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 40%
VELOCITY1.903.57-1.67ABOVE 16%
RETENTION15.0%23.8%-8.8 PPABOVE 32%
FORKS10144-134ABOVE 7%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 39%