datawhalechina/every-embodied — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #8381 · 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

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000103

ENGAGEMENT0.40

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

14.57

ACCEL

+0.04

RETENTION

77.8%

PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 46.2% · 102 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

141,413

FOLLOWERS

32,379

OWNER ★

383,274

Engagement Signals

FORKS

342

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 102 / 102 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/every-embodied собрал 102 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,379 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,413. Это даёт surprise-индекс 0.000103 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 46.2% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

Related Findings

RANKS ABOVE 14% OF 9760 FINDINGS

#08MddIdd/mdd-sim-gateway[ PYTHON ]0.41 #17litaolemo/xtquant_big_convert[ PYTHON ]0.36 #20LBH-123-AI/Comfyui_Minimax_h3_latent_Upscaler[ PYTHON ]0.34 #24zeenie-ai/OpenCompany[ PYTHON ]0.30 #25917Dhj/DeepPaperNote[ PYTHON ]0.29

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 14%

VELOCITY14.573.71+10.86ABOVE 84%

RETENTION77.8%38.0%+39.8 PPABOVE 95%

FORKS34286+256ABOVE 81%

SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%