Github Trends®
9012 findingsmedian surprise 0.00968window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: starredAt history
FINDING #4198 · UNIT ID 1072343089
xbpeng/MimicKit
A lightweight suite of motion imitation methods for training controllers.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00197
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.35
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
14% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.48
ACCEL
-0.03
RETENTION
17.1%
PEAK 2026-04-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 313 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,724
FOLLOWERS
1,108
OWNER ★
6,163

Engagement Signals

FORKS
277
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 313 / 313 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

xbpeng/MimicKit собрал 313 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,108 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,724. Это даёт surprise-индекс 0.00197 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9012 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 53%
VELOCITY3.483.62-0.14ABOVE 48%
RETENTION17.1%15.2%+1.9 PPABOVE 55%
FORKS277101+176ABOVE 75%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 21%