FINDING #2232 · UNIT ID 1141835728
Robbyant/lingbot-depth
Masked Depth Modeling for Spatial Perception
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
23% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.88
ACCEL
-0.04
RETENTION
2.3%
PEAK 2026-01-27 · FORK-RETENTION 96.0% · 338 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
7,051
FOLLOWERS
1,236
OWNER ★
22,894
Engagement Signals
FORKS
111
ISSUE AUTH
12
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 338 / 338 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Robbyant/lingbot-depth собрал 338 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,236 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,051. Это даёт surprise-индекс 0.000265 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 96.0% и 12 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 25% OF 2987 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 2987 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 25%
VELOCITY1.882.84-0.97ABOVE 21%
RETENTION2.3%6.8%-4.6 PPABOVE 13%
FORKS1111,068-957ABOVE 5%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 29%