Github Trends®
9755 findingsmedian surprise 0.00933window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8400 · UNIT ID 900320441
datawhalechina/every-embodied
仅需Python基础,从0构建自己的具身智能机器人;从0逐步构建VLA/OpenVLA/SmolVLA/Pi0, 深入理解具身智能
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000103
ENGAGEMENT0.33
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
14.57
ACCEL
-0.07
RETENTION
77.8%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 75.0% · 102 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
141,649
FOLLOWERS
32,446
OWNER ★
383,787

Engagement Signals

FORKS
347
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 102 / 102 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/every-embodied собрал 102 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32,446 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 141,649. Это даёт surprise-индекс 0.000103 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 75.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 14%
VELOCITY14.573.71+10.86ABOVE 84%
RETENTION77.8%37.5%+40.3 PPABOVE 96%
FORKS34790+257ABOVE 80%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%