Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3237 · UNIT ID 625323941
Lifelong-Robot-Learning/LIBERO
Benchmarking Knowledge Transfer in Lifelong Robot Learning
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00737
ENGAGEMENT0.43
FRESHNESS1.51
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.10
ACCEL
-0.04
RETENTION
33.0%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 72.2% · 123 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
517
FOLLOWERS
33
OWNER ★
2,253

Engagement Signals

FORKS
464
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 123 / 123 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Lifelong-Robot-Learning/LIBERO собрал 123 звёзд за окно, тогда как у автора всего 33 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 517. Это даёт surprise-индекс 0.00737 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 72.2% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 66%
VELOCITY4.103.67+0.43ABOVE 54%
RETENTION33.0%24.6%+8.3 PPABOVE 66%
FORKS464115+349ABOVE 82%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 47%