Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3904 · 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

SURPRISE0.00126
ENGAGEMENT0.10
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
9.33
ACCEL
-3.50
RETENTION
57.7%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 28 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,357
FOLLOWERS
770
OWNER ★
29,134

Engagement Signals

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

Why This Is A Finding

OpenMOSS/Awesome-WAM собрал 28 звёзд за окно, тогда как у автора всего 770 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,357. Это даёт surprise-индекс 0.00126 (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 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 22%
VELOCITY9.336.67+2.67ABOVE 61%
RETENTION57.7%46.5%+11.2 PPABOVE 62%
FORKS28116-88ABOVE 19%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 14%