Github Trends®
9593 findingsmedian surprise 0.00799window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2884 · UNIT ID 1339445525
NiluK/worldmodels101
Free interactive course on world models in AI. Nine visual chapters on prediction, latent dynamics, planning, JEPA, video models, and failure modes.
[ TYPESCRIPT ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00754
ENGAGEMENT0.87
FRESHNESS1.07
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
36% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.90
ACCEL
+0.34
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-30 · FORK-RETENTION 0.0% · 57 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
212
FOLLOWERS
185
OWNER ★
271

Engagement Signals

FORKS
128
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 57 / 57 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NiluK/worldmodels101 собрал 57 звёзд за окно, тогда как у автора всего 185 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 212. Это даёт surprise-индекс 0.00754 (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 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 70%
VELOCITY1.903.63-1.73ABOVE 17%
RETENTION0.0%25.0%-25.0 PPABOVE 0%
FORKS128117+11ABOVE 52%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 48%