Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #6031 · UNIT ID 1177953619
NVIDIA/soma-retargeter
SOMA BVH to humanoid robot motion retargeting library built with Newton and NVIDIA Warp
[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00000501
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.39
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
45% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.46
ACCEL
-0.01
RETENTION
30.3%
PEAK 2026-04-30 · FORK-RETENTION 0.0% · 221 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
490,088
FOLLOWERS
28,029
OWNER ★
391,516

Engagement Signals

FORKS
66
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 221 / 221 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NVIDIA/soma-retargeter собрал 221 звёзд за окно, тогда как у автора всего 28,029 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 490,088. Это даёт surprise-индекс 0.00000501 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 5%
VELOCITY2.463.99-1.54ABOVE 28%
RETENTION30.3%17.1%+13.1 PPABOVE 77%
FORKS6690-23ABOVE 41%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 1%