Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2463 · UNIT ID 1317118119
NetX-lab/Libra
Libra: Efficient Resource Management for Agentic RL Post-Training
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0155
ENGAGEMENT0.29
FRESHNESS1.37
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
57% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.97
ACCEL
+0.29
RETENTION
48.9%
PEAK 2026-08-20 · FORK-RETENTION 40.0% · 89 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
151
FOLLOWERS
32
OWNER ★
435

Engagement Signals

FORKS
9
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 89 / 89 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NetX-lab/Libra собрал 89 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 151. Это даёт surprise-индекс 0.0155 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 40.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 74%
VELOCITY2.973.63-0.67ABOVE 41%
RETENTION48.9%24.8%+24.0 PPABOVE 89%
FORKS9120-111ABOVE 7%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 66%