Github Trends®
9747 findingsmedian surprise 0.00854window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3668 · UNIT ID 1317118119
NetX-lab/Libra
Libra: Efficient Resource Management for Agentic RL Post-Training
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0125
ENGAGEMENT0.28
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.00
ACCEL
+0.68
RETENTION
22.2%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 21 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
200
FOLLOWERS
40
OWNER ★
600

Engagement Signals

FORKS
18
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 21 / 21 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NetX-lab/Libra собрал 21 звёзд за окно, тогда как у автора всего 40 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 200. Это даёт surprise-индекс 0.0125 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 62%
VELOCITY3.003.57-0.57ABOVE 42%
RETENTION22.2%33.3%-11.1 PPABOVE 34%
FORKS18104-86ABOVE 16%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 59%