FINDING #4790 · UNIT ID 1141835728
Robbyant/lingbot-depth
Masked Depth Modeling for Spatial Perception
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
10.71
ACCEL
-1.29
RETENTION
56.9%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 75 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 75 / 75 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Robbyant/lingbot-depth собрал 75 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,236 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,051. Это даёт surprise-индекс 0.00151 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 30% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 30%
VELOCITY10.714.14+6.57ABOVE 76%
RETENTION56.9%40.6%+16.2 PPABOVE 72%
FORKS11189+22ABOVE 55%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 17%