Github Trends®
9733 findingsmedian surprise 0.00869window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2763 · UNIT ID 957523416
zhongbai2333/Tomato-Novel-Downloader
番茄小说下载器不精简版
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0152
ENGAGEMENT0.29
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
7.86
ACCEL
-0.50
RETENTION
75.0%
PEAK 2026-08-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 55 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
476
FOLLOWERS
110
OWNER ★
3,656

Engagement Signals

FORKS
342
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

zhongbai2333/Tomato-Novel-Downloader собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 110 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 476. Это даёт surprise-индекс 0.0152 (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 9733 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 72%
VELOCITY7.863.57+4.29ABOVE 73%
RETENTION75.0%34.4%+40.6 PPABOVE 94%
FORKS34298+244ABOVE 79%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 65%