Github Trends®
9802 findingsmedian surprise 0.00377window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6516 · UNIT ID 141401060
BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda
how to optimize some algorithm in cuda.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00116
ENGAGEMENT0.31
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.29
ACCEL
+0.89
RETENTION
26.9%
PEAK 2026-07-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 30 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,667
FOLLOWERS
2,650
OWNER ★
10,167

Engagement Signals

FORKS
287
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 30 / 30 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda собрал 30 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,650 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,667. Это даёт surprise-индекс 0.00116 (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 9802 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 34%
VELOCITY4.293.14+1.14ABOVE 61%
RETENTION26.9%20.0%+6.9 PPABOVE 58%
FORKS287210+77ABOVE 57%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 26%