FINDING #4532 · UNIT ID 240107617
Auburn/FastNoise2
Modular node graph based noise generation library using SIMD, C++17 and templates
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.57
ACCEL
+0.49
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-30 · FORK-RETENTION 0.0% · 107 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
876
FOLLOWERS
248
OWNER ★
6,279
Engagement Signals
FORKS
164
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 107 / 107 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Auburn/FastNoise2 собрал 107 звёзд за окно, тогда как у автора всего 248 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 876. Это даёт surprise-индекс 0.00389 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 53% OF 9691 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9691 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 53%
VELOCITY3.573.67-0.10ABOVE 49%
RETENTION0.0%17.3%-17.3 PPABOVE 0%
FORKS164211-47ABOVE 45%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 45%