Github Trends®
3194 findingsmedian surprise 0.0165window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #882 · UNIT ID 1244263201
LangZhong36/immortal-jellyfish-algorithm
A novel bio-inspired swarm intelligence optimizer — immortal Jellyfish Algorithm (IJA)
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.048
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 5 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
64
FOLLOWERS
34
OWNER ★
302

Engagement Signals

FORKS
42
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 5 / 5 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

LangZhong36/immortal-jellyfish-algorithm собрал 5 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 64. Это даёт surprise-индекс 0.048 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 3194 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 72%
VELOCITY5.0010.00-5.00ABOVE 0%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS42176-134ABOVE 19%
SURPRISE0.050.02+0.03ABOVE 77%