Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2267 · 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

SURPRISE0.0178
ENGAGEMENT0.35
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.71
ACCEL
+1.57
RETENTION
4.3%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 33 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
224
FOLLOWERS
17
OWNER ★
952

Engagement Signals

FORKS
195
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 33 / 33 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

optiland/optiland собрал 33 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 224. Это даёт surprise-индекс 0.0178 (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 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 77%
VELOCITY4.713.71+1.00ABOVE 58%
RETENTION4.3%39.3%-35.0 PPABOVE 13%
FORKS19591+104ABOVE 68%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 67%