Github Trends®
9755 findingsmedian surprise 0.00933window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6396 · 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

SURPRISE0.00185
ENGAGEMENT0.37
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
17.00
ACCEL
-2.00
RETENTION
56.8%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 61.5% · 119 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 119 / 119 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Robbyant/lingbot-map собрал 119 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,513 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,157. Это даёт surprise-индекс 0.00185 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 61.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 34%
VELOCITY17.003.71+13.29ABOVE 87%
RETENTION56.8%37.5%+19.3 PPABOVE 80%
FORKS1,89190+1,801ABOVE 96%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 19%