Github Trends®
9066 findingsmedian surprise 0.00976window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: starredAt history
FINDING #2441 · 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

SURPRISE0.01
ENGAGEMENT0.14
FRESHNESS1.32
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
99% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.46
ACCEL
-0.05
RETENTION
6.5%
PEAK 2026-04-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 221 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
204
FOLLOWERS
171
OWNER ★
334

Engagement Signals

FORKS
8
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 221 / 221 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

huskydoge/Awesome-Loop-Models собрал 221 звёзд за окно, тогда как у автора всего 171 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 204. Это даёт surprise-индекс 0.01 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9066 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 73%
VELOCITY2.463.60-1.14ABOVE 31%
RETENTION6.5%15.9%-9.4 PPABOVE 20%
FORKS898-90ABOVE 4%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 51%