▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 1D (1 day) — РАНГ #3492.
FINDING #3492 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
10.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 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 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NVlabs/kda собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 11,691 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 64,075. Это даёт surprise-индекс 0.000156 (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 9% OF 3829 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 3829 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 9%
VELOCITY10.0010.000.00ABOVE 48%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS116375-259ABOVE 29%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 6%