FINDING #1687 · UNIT ID 1202526393
Holiday-Robot/FlashSAC
FlashSAC: Fast and Stable Off-Policy Reinforcement Learning for High-Dimensional Robot Control
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
97% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.62
ACCEL
+0.00
RETENTION
5.5%
PEAK 2026-04-07 · FORK-RETENTION 0.0% · 292 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
128
FOLLOWERS
34
OWNER ★
302
Engagement Signals
FORKS
23
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 292 / 292 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Holiday-Robot/FlashSAC собрал 292 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 128. Это даёт surprise-индекс 0.00963 (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 72% OF 5944 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 72%
VELOCITY1.623.29-1.67ABOVE 6%
RETENTION5.5%11.3%-5.8 PPABOVE 25%
FORKS2399-76ABOVE 10%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 48%