Github Trends®
9576 findingsmedian surprise 0.00822window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1517 · UNIT ID 1342101236
Junchao-cs/SolarWM
Open data and scalable training for long-horizon video world models.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0375
ENGAGEMENT0.25
FRESHNESS1.07
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
31% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.93
ACCEL
+0.76
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-04 · FORK-RETENTION 0.0% · 118 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
65
FOLLOWERS
19
OWNER ★
460

Engagement Signals

FORKS
16
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 118 / 118 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Junchao-cs/SolarWM собрал 118 звёзд за окно, тогда как у автора всего 19 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 65. Это даёт surprise-индекс 0.0375 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9576 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 84%
VELOCITY3.933.73+0.20ABOVE 52%
RETENTION0.0%25.9%-25.9 PPABOVE 0%
FORKS16116-100ABOVE 13%
SURPRISE0.040.01+0.03ABOVE 86%