Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5702 · UNIT ID 418503284
leggedrobotics/rsl_rl
A fast and simple implementation of learning algorithms for robotics.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000264
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.14
ACCEL
+0.32
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 22 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
11,883
FOLLOWERS
3,459
OWNER ★
24,824

Engagement Signals

FORKS
635
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 22 / 22 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

leggedrobotics/rsl_rl собрал 22 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3,459 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,883. Это даёт surprise-индекс 0.000264 (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 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 17%
VELOCITY3.144.14-1.00ABOVE 40%
RETENTION0.0%40.6%-40.6 PPABOVE 0%
FORKS63589+546ABOVE 89%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%