FINDING #3227 · UNIT ID 746306477
beowolx/rensa
High-performance MinHash implementation in Rust with Python bindings for efficient similarity estimation and deduplication of large datasets
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
36% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.47
ACCEL
+0.35
RETENTION
19.0%
PEAK 2026-07-04 · FORK-RETENTION 0.0% · 134 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
130
FOLLOWERS
83
OWNER ★
471
Engagement Signals
FORKS
2
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 134 / 134 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
beowolx/rensa собрал 134 звёзд за окно, тогда как у автора всего 83 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 130. Это даёт surprise-индекс 0.0263 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 49% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 49%
VELOCITY4.474.23+0.23ABOVE 52%
RETENTION19.0%29.4%-10.4 PPABOVE 29%
FORKS292-90ABOVE 2%
SURPRISE0.030.01+0.01ABOVE 72%