Github Trends®
5944 findingsmedian surprise 0.0104window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3650 · UNIT ID 489133187
MIT-SPARK/Hydra
A system for building 3D Scene Graphs from sensor data in real-time
[ C++ ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000268
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.32
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
25% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.50
ACCEL
-0.01
RETENTION
6.1%
PEAK 2026-04-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 270 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,564
FOLLOWERS
1,210
OWNER ★
15,720

Engagement Signals

FORKS
138
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 270 / 270 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

MIT-SPARK/Hydra собрал 270 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,210 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,564. Это даёт surprise-индекс 0.000268 (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 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 39%
VELOCITY1.503.29-1.79ABOVE 0%
RETENTION6.1%11.3%-5.2 PPABOVE 28%
FORKS13899+39ABOVE 60%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 8%