Github Trends®
8487 findingsmedian surprise 0.00409window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #212 · UNIT ID 1384482135
Akun-python/mountain-flood-uav-optimization
开源免费,不断迭代更新!
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.17
ENGAGEMENT0.52
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
29% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.00
ACCEL
+15.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 30 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
17
FOLLOWERS
5
OWNER ★
123

Engagement Signals

FORKS
19
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 30 / 30 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Akun-python/mountain-flood-uav-optimization собрал 30 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 17. Это даёт surprise-индекс 0.17 (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 8487 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.110.00+0.10ABOVE 98%
VELOCITY10.005.67+4.33ABOVE 70%
RETENTION0.0%17.2%-17.2 PPABOVE 0%
FORKS19350-331ABOVE 10%
SURPRISE0.170.00+0.17ABOVE 97%