Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2740 · UNIT ID 1233530473
shengshu-ai/minWM
A Minimal and Elegant Framework & Tutorial for Real-Time Interactive World Models
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0131
ENGAGEMENT0.10
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
4.67
ACCEL
+1.00
RETENTION
83.3%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
317
FOLLOWERS
53
OWNER ★
1,056

Engagement Signals

FORKS
18
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

shengshu-ai/minWM собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 53 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 317. Это даёт surprise-индекс 0.0131 (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 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 45%
VELOCITY4.676.67-2.00ABOVE 34%
RETENTION83.3%46.5%+36.8 PPABOVE 87%
FORKS18116-98ABOVE 13%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 48%