Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4802 · UNIT ID 1211752857
Robbyant/lingbot-map
A feed-forward 3D foundation model for reconstructing scenes from streaming data
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00298
ENGAGEMENT0.52
FRESHNESS1.58
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
27.30
ACCEL
-1.54
RETENTION
22.4%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 87.3% · 819 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
9,135
FOLLOWERS
1,511
OWNER ★
30,565

Engagement Signals

FORKS
1,867
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 819 / 819 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Robbyant/lingbot-map собрал 819 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,511 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,135. Это даёт surprise-индекс 0.00298 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 87.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 50%
VELOCITY27.303.63+23.67ABOVE 93%
RETENTION22.4%24.8%-2.4 PPABOVE 45%
FORKS1,867120+1,747ABOVE 95%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 27%