Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 180D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #367.
FINDING #367 · UNIT ID 1140988056
XiaoMaColtAI/math-modeling-skill
数学建模技能 - 面向 CUMCM、MCM/ICM 等数学建模竞赛的三阶段工作流:建模分析、Python/MATLAB 编程与 DOCX 论文生成。包含丰富的算法资源库(优化/预测/评价/图论/机器学习等)、角色指导文档、论文模板和实用工具脚本
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.10
ENGAGEMENT0.29
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
17.00
ACCEL
-4.50
RETENTION
77.5%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 51 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
123
FOLLOWERS
18
OWNER ★
1,051

Engagement Signals

FORKS
58
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 51 / 51 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

XiaoMaColtAI/math-modeling-skill собрал 51 звёзд за окно, тогда как у автора всего 18 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 123. Это даёт surprise-индекс 0.10 (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 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.040.00+0.04ABOVE 96%
VELOCITY17.005.67+11.33ABOVE 82%
RETENTION77.5%45.5%+32.0 PPABOVE 84%
FORKS58340-281ABOVE 22%
SURPRISE0.100.00+0.10ABOVE 94%