Github Trends®
8663 findingsmedian surprise 0.00452window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2017 · 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

SURPRISE0.0163
ENGAGEMENT0.24
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
13.67
ACCEL
-3.00
RETENTION
70.6%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 41 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
797
FOLLOWERS
28
OWNER ★
3,710

Engagement Signals

FORKS
336
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 41 / 41 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

shitagaki-lab/see-through собрал 41 звёзд за окно, тогда как у автора всего 28 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 797. Это даёт surprise-индекс 0.0163 (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 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 77%
VELOCITY13.675.67+8.00ABOVE 78%
RETENTION70.6%41.7%+28.9 PPABOVE 79%
FORKS336332+4ABOVE 50%
SURPRISE0.020.00+0.01ABOVE 72%