Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2223 · UNIT ID 1165487803
MINT-SJTU/Evo-RL
We release Evo-RL, the opensource real-world offline RL on So-101 and AgileX PiPER for easier reproduction.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00532
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.37
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
30% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.33
ACCEL
-0.01
RETENTION
23.9%
PEAK 2026-04-21 · FORK-RETENTION 0.0% · 210 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
398
FOLLOWERS
163
OWNER ★
2,352

Engagement Signals

FORKS
78
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 210 / 210 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

MINT-SJTU/Evo-RL собрал 210 звёзд за окно, тогда как у автора всего 163 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 398. Это даёт surprise-индекс 0.00532 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 65%
VELOCITY2.333.99-1.66ABOVE 25%
RETENTION23.9%17.1%+6.8 PPABOVE 65%
FORKS7890-11ABOVE 46%
SURPRISE0.010.01-0.01ABOVE 32%