Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7607 · 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

SURPRISE0.000795
ENGAGEMENT0.14
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
6.57
ACCEL
-0.04
RETENTION
67.5%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 46 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
8,230
FOLLOWERS
906
OWNER ★
32,090

Engagement Signals

FORKS
37
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 46 / 46 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

OpenMOSS/Awesome-WAM собрал 46 звёзд за окно, тогда как у автора всего 906 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,230. Это даёт surprise-индекс 0.000795 (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 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 22%
VELOCITY6.573.71+2.86ABOVE 68%
RETENTION67.5%39.3%+28.2 PPABOVE 89%
FORKS3791-54ABOVE 29%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 13%