Github Trends®
9747 findingsmedian surprise 0.00854window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8706 · UNIT ID 900320441
datawhalechina/every-embodied
仅需Python基础,从0构建自己的具身智能机器人;从0逐步构建VLA/OpenVLA/SmolVLA/Pi0, 深入理解具身智能
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000885
ENGAGEMENT0.43
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
13.14
ACCEL
+2.11
RETENTION
76.2%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 15.4% · 92 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
148,441
FOLLOWERS
33,987
OWNER ★
402,333

Engagement Signals

FORKS
395
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 92 / 92 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/every-embodied собрал 92 звёзд за окно, тогда как у автора всего 33,987 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 148,441. Это даёт surprise-индекс 0.0000885 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 15.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 11%
VELOCITY13.143.57+9.57ABOVE 82%
RETENTION76.2%33.3%+42.9 PPABOVE 95%
FORKS395104+291ABOVE 80%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%