Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #4461 · UNIT ID 1212335792
OpenMOSS/Awesome-WAM
A curated, continuously updated reading list, paper blogs, and resources for World Action Models (WAMs) in embodied AI.
[ HTML ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00139
ENGAGEMENT0.10
FRESHNESS1.39
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
28% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.27
ACCEL
-0.36
RETENTION
42.6%
PEAK 2026-06-22 · FORK-RETENTION 0.0% · 308 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,367
FOLLOWERS
770
OWNER ★
29,134

Engagement Signals

FORKS
28
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 308 / 308 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

OpenMOSS/Awesome-WAM собрал 308 звёзд за окно, тогда как у автора всего 770 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,367. Это даёт surprise-индекс 0.00139 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 29%
VELOCITY10.274.23+6.03ABOVE 75%
RETENTION42.6%29.4%+13.2 PPABOVE 75%
FORKS2892-64ABOVE 21%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 16%