FINDING #7034 · UNIT ID 1236249097
NVlabs/kda
Kernel Design Agents (KDA) is a agent-centric workflow to write high-performance CUDA Kernels.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
11.00
ACCEL
+0.50
RETENTION
71.4%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 33 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
64,075
FOLLOWERS
11,691
OWNER ★
203,467
Engagement Signals
FORKS
116
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 33 / 33 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NVlabs/kda собрал 33 звёзд за окно, тогда как у автора всего 11,691 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 64,075. Это даёт surprise-индекс 0.000172 (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 12% OF 8038 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 12%
VELOCITY11.005.67+5.33ABOVE 72%
RETENTION71.4%14.3%+57.1 PPABOVE 83%
FORKS116333-216ABOVE 32%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 8%