Github Trends®
9651 findingsmedian surprise 0.00326window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3538 · 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

SURPRISE0.00436
ENGAGEMENT0.40
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
4.57
ACCEL
-1.57
RETENTION
11.4%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 32 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,009
FOLLOWERS
35
OWNER ★
4,697

Engagement Signals

FORKS
426
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 32 / 32 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

shitagaki-lab/see-through собрал 32 звёзд за окно, тогда как у автора всего 35 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,009. Это даёт surprise-индекс 0.00436 (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 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 63%
VELOCITY4.573.14+1.43ABOVE 63%
RETENTION11.4%16.7%-5.3 PPABOVE 39%
FORKS426277+149ABOVE 58%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 55%