Github Trends®
8663 findingsmedian surprise 0.00452window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4162 · UNIT ID 1001052490
r-lidar/arbor
3D Forest modelisation in MLS point cloud
[ C++ ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00643
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
26% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.00
ACCEL
+1.50
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 9 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
426
FOLLOWERS
108
OWNER ★
1,052

Engagement Signals

FORKS
4
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 9 / 9 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

r-lidar/arbor собрал 9 звёзд за окно, тогда как у автора всего 108 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 426. Это даёт surprise-индекс 0.00643 (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 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 52%
VELOCITY3.005.67-2.67ABOVE 10%
RETENTION50.0%41.7%+8.3 PPABOVE 55%
FORKS4332-328ABOVE 5%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 56%