Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2267 · UNIT ID 1196897920
shitagaki-lab/see-through
"Single-image Layer Decomposition for Anime Characters" (SIGGRAPH 2026 Conference Paper)
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0159
ENGAGEMENT0.36
FRESHNESS1.30
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
11% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
16.67
ACCEL
-0.08
RETENTION
23.8%
PEAK 2026-10-04 · FORK-RETENTION 30.6% · 500 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,009
FOLLOWERS
35
OWNER ★
4,697

Engagement Signals

FORKS
426
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 500 / 500 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

shitagaki-lab/see-through собрал 500 звёзд за окно, тогда как у автора всего 35 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,009. Это даёт surprise-индекс 0.0159 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 30.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 77%
VELOCITY16.673.80+12.87ABOVE 86%
RETENTION23.8%20.3%+3.5 PPABOVE 58%
FORKS426138+288ABOVE 75%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 67%