FINDING #194 · 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)
45% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
16.00
ACCEL
-2.00
RETENTION
41.7%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 48 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
13
FOLLOWERS
2
OWNER ★
106
Engagement Signals
FORKS
2
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 48 / 48 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
flowhmr/flowhmr собрал 48 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 13. Это даёт surprise-индекс 0.30 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 98% OF 9519 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9519 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.140.00+0.14ABOVE 98%
VELOCITY16.005.67+10.33ABOVE 81%
RETENTION41.7%40.0%+1.7 PPABOVE 51%
FORKS2317-315ABOVE 1%
SURPRISE0.300.00+0.30ABOVE 99%