Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6318 · 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

SURPRISE0.00196
ENGAGEMENT0.42
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
18.00
ACCEL
-1.43
RETENTION
56.0%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 17.6% · 126 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 126 / 126 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Robbyant/lingbot-map собрал 126 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,511 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,135. Это даёт surprise-индекс 0.00196 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 17.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY18.003.71+14.29ABOVE 87%
RETENTION56.0%38.0%+18.0 PPABOVE 76%
FORKS1,86786+1,781ABOVE 96%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 20%