Github Trends®
5944 findingsmedian surprise 0.0104window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5431 · UNIT ID 1141835728
Robbyant/lingbot-depth
Masked Depth Modeling for Spatial Perception
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00116
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.31
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S4 · MORE WINDOW STARS THAN LIVE STARS (PURGED FAKES?)

Growth Telemetry

VELOCITY /D
8.24
ACCEL
-0.09
RETENTION
3.2%
PEAK 2026-01-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,483 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,051
FOLLOWERS
1,236
OWNER ★
22,894

Engagement Signals

FORKS
111
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,483 / 1,483 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Robbyant/lingbot-depth собрал 1,483 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,236 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,051. Это даёт surprise-индекс 0.00116 (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 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 9%
VELOCITY8.243.29+4.94ABOVE 78%
RETENTION3.2%11.3%-8.2 PPABOVE 12%
FORKS11199+12ABOVE 53%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 17%