Github Trends®
5993 findingsmedian surprise 0.00642window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2041 · UNIT ID 430635510
thuiar/MMSA-FET
A Tool for extracting multimodal features from videos.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.011
ENGAGEMENT0.32
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
6% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
13.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-23 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,145
FOLLOWERS
185
OWNER ★
3,873

Engagement Signals

FORKS
27
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

thuiar/MMSA-FET собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 185 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,145. Это даёт surprise-индекс 0.011 (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 5993 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 66%
VELOCITY13.0010.00+3.00ABOVE 62%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS27423-396ABOVE 12%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 58%