Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2189 · UNIT ID 100426697
optiland/optiland
Comprehensive optical design, optimization, and analysis in Python, including GPU-accelerated and differentiable ray tracing via PyTorch.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0153
ENGAGEMENT0.42
FRESHNESS1.25
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
13% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.03
ACCEL
+0.16
RETENTION
14.5%
PEAK 2026-08-18 · FORK-RETENTION 29.4% · 121 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
224
FOLLOWERS
17
OWNER ★
952

Engagement Signals

FORKS
195
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 121 / 121 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

optiland/optiland собрал 121 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 224. Это даёт surprise-индекс 0.0153 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 29.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 77%
VELOCITY4.033.67+0.37ABOVE 54%
RETENTION14.5%24.6%-10.1 PPABOVE 31%
FORKS195115+80ABOVE 63%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 65%