FINDING #8223 · 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)
8% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
16.43
ACCEL
-0.39
RETENTION
42.4%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 33.3% · 115 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 115 / 115 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NVlabs/kda собрал 115 звёзд за окно, тогда как у автора всего 11,691 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 64,075. Это даёт surprise-индекс 0.000256 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 33.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 16% OF 9747 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 16%
VELOCITY16.433.57+12.86ABOVE 86%
RETENTION42.4%33.3%+9.0 PPABOVE 63%
FORKS116104+12ABOVE 53%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 8%