Github Trends®
9593 findingsmedian surprise 0.00799window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #5358 · UNIT ID 1211752857
Robbyant/lingbot-map
A feed-forward 3D foundation model for reconstructing scenes from streaming data
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00249
ENGAGEMENT0.55
FRESHNESS1.33
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
22.93
ACCEL
-0.96
RETENTION
25.5%
PEAK 2026-08-05 · FORK-RETENTION 38.9% · 688 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
9,157
FOLLOWERS
1,513
OWNER ★
30,653

Engagement Signals

FORKS
1,891
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 688 / 688 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Robbyant/lingbot-map собрал 688 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,513 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,157. Это даёт surprise-индекс 0.00249 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 38.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 44%
VELOCITY22.933.63+19.30ABOVE 91%
RETENTION25.5%25.0%+0.5 PPABOVE 51%
FORKS1,891117+1,774ABOVE 95%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 24%