Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8044 · UNIT ID 1291108900
Robbyant/lingbot-vision
Self-supervised learning for spatial perception
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000233
ENGAGEMENT0.41
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.14
ACCEL
-0.29
RETENTION
26.7%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
9,146
FOLLOWERS
1,512
OWNER ★
30,622

Engagement Signals

FORKS
45
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Robbyant/lingbot-vision собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,512 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 9,146. Это даёт surprise-индекс 0.000233 (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 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 18%
VELOCITY2.143.71-1.57ABOVE 26%
RETENTION26.7%39.3%-12.7 PPABOVE 33%
FORKS4591-46ABOVE 33%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 7%