FINDING #811 · UNIT ID 1394821808
flowhmr/flowhmr
Official implementation of FlowHMR, a generative model for physically plausible motion capture from monocular video.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
10.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
13
FOLLOWERS
2
OWNER ★
106
Engagement Signals
FORKS
2
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
flowhmr/flowhmr собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 13. Это даёт surprise-индекс 0.19 (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 87% OF 6158 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6158 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 87%
VELOCITY10.009.00+1.00ABOVE 50%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS2395-393ABOVE 1%
SURPRISE0.190.01+0.18ABOVE 95%