Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3288 · UNIT ID 1141835728
Robbyant/lingbot-depth
Masked Depth Modeling for Spatial Perception
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000694
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.39
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
30% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.92
ACCEL
+0.08
RETENTION
29.8%
PEAK 2026-07-07 · FORK-RETENTION 0.0% · 443 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 443 / 443 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Robbyant/lingbot-depth собрал 443 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,236 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,051. Это даёт surprise-индекс 0.000694 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 48%
VELOCITY4.923.99+0.93ABOVE 58%
RETENTION29.8%17.1%+12.7 PPABOVE 76%
FORKS11190+22ABOVE 56%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 12%