Github Trends®
9644 findingsmedian surprise 0.00861window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2695 · UNIT ID 1263549136
cosmo-wander-ai/cosmo-edge
Production-grade C++ edge AI engine for video analytics and on-device VLM across Sophon, Rockchip RKNN, and x86, with visual orchestration, real-time OSD, events, and reproducible benchmarks.
[ C ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0131
ENGAGEMENT0.48
FRESHNESS1.08
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.67
ACCEL
+0.45
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 80 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
164
FOLLOWERS
7
OWNER ★
750

Engagement Signals

FORKS
173
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 80 / 80 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

cosmo-wander-ai/cosmo-edge собрал 80 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 164. Это даёт surprise-индекс 0.0131 (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 9644 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 72%
VELOCITY2.673.73-1.07ABOVE 35%
RETENTION0.0%23.1%-23.1 PPABOVE 0%
FORKS173113+60ABOVE 61%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 60%