Github Trends®
9676 findingsmedian surprise 0.00725window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8799 · UNIT ID 164105898
filipedeschamps/doom-fire-algorithm
Playground for the fire effect from DOOM. Really simple algorithm and all experiments are welcome!
[ JAVASCRIPT ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00008
ENGAGEMENT0.33
FRESHNESS1.24
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.37
ACCEL
+0.33
RETENTION
4.4%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 25.0% · 101 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
42,042
FOLLOWERS
40,556
OWNER ★
14,857

Engagement Signals

FORKS
303
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 101 / 101 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

filipedeschamps/doom-fire-algorithm собрал 101 звёзд за окно, тогда как у автора всего 40,556 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 42,042. Это даёт surprise-индекс 0.00008 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 25.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9676 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 9%
VELOCITY3.373.80-0.43ABOVE 45%
RETENTION4.4%20.0%-15.6 PPABOVE 12%
FORKS303142+161ABOVE 67%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 5%