Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #746 · 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

SURPRISE0.0292
ENGAGEMENT0.89
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
15% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.33
ACCEL
-9.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 19 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
177
FOLLOWERS
153
OWNER ★
238

Engagement Signals

FORKS
95
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 19 / 19 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NiluK/worldmodels101 собрал 19 звёзд за окно, тогда как у автора всего 153 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 177. Это даёт surprise-индекс 0.0292 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 92%
VELOCITY6.335.67+0.67ABOVE 53%
RETENTION0.0%45.5%-45.5 PPABOVE 0%
FORKS95340-244ABOVE 28%
SURPRISE0.030.00+0.02ABOVE 80%