Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2891 · 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

SURPRISE0.00863
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
61.14
ACCEL
-6.68
RETENTION
48.8%
PEAK 2026-07-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 428 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,049
FOLLOWERS
1,235
OWNER ★
22,894

Engagement Signals

FORKS
1,228
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 428 / 428 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Robbyant/lingbot-map собрал 428 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,235 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,049. Это даёт surprise-индекс 0.00863 (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 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 58%
VELOCITY61.144.14+57.00ABOVE 95%
RETENTION48.8%40.6%+8.2 PPABOVE 60%
FORKS1,22889+1,139ABOVE 94%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 44%