Github Trends®
9679 findingsmedian surprise 0.00864window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3466 · UNIT ID 1219975226
huskydoge/Awesome-Loop-Models
A curated list of papers and selected technical blogs on Loop Models.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0129
ENGAGEMENT0.21
FRESHNESS1.34
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
28% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.47
ACCEL
+0.26
RETENTION
23.1%
PEAK 2026-09-03 · FORK-RETENTION 40.0% · 104 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
228
FOLLOWERS
180
OWNER ★
477

Engagement Signals

FORKS
12
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 104 / 104 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

huskydoge/Awesome-Loop-Models собрал 104 звёзд за окно, тогда как у автора всего 180 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 228. Это даёт surprise-индекс 0.0129 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 40.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9679 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 64%
VELOCITY3.473.80-0.33ABOVE 46%
RETENTION23.1%25.0%-1.9 PPABOVE 46%
FORKS12112-100ABOVE 10%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 60%