Github Trends®
751 findingsmedian surprise 0.028window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #396 · UNIT ID 1293670798
Robbyant/lingbot-video
Scaling Mixture-of-Experts Video Pretraining for Embodied Intelligence
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00123
ENGAGEMENT0.16
FRESHNESS1.34
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
99% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
8.71
ACCEL
+0.52
RETENTION
9.3%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 784 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7,047
FOLLOWERS
1,234
OWNER ★
22,894

Engagement Signals

FORKS
31
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 784 / 784 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Robbyant/lingbot-video собрал 784 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,234 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7,047. Это даёт surprise-индекс 0.00123 (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 751 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 47%
VELOCITY8.716.61+2.10ABOVE 56%
RETENTION9.3%22.2%-12.9 PPABOVE 20%
FORKS3197-66ABOVE 25%
SURPRISE0.000.03-0.03ABOVE 7%