FINDING #8200 · UNIT ID 1236249097
NVlabs/kda
Kernel Design Agents (KDA) is a agent-centric workflow to write high-performance CUDA Kernels.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
26% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
12.33
ACCEL
+0.12
RETENTION
28.1%
PEAK 2026-09-29 · FORK-RETENTION 60.0% · 370 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
64,223
FOLLOWERS
11,716
OWNER ★
203,953
Engagement Signals
FORKS
118
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 370 / 370 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NVlabs/kda собрал 370 звёзд за окно, тогда как у автора всего 11,716 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 64,223. Это даёт surprise-индекс 0.000192 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 15% OF 9675 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 15%
VELOCITY12.333.80+8.53ABOVE 82%
RETENTION28.1%20.3%+7.9 PPABOVE 67%
FORKS118138-20ABOVE 46%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%