Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7068 · UNIT ID 1378178382
VAST-AI-Research/Mira-Scene
Mira-Scene: Pixel-Aligned Layouts for Generative 3D Scene Reconstruction
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000802
ENGAGEMENT0.33
FRESHNESS1.36
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
68% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.77
ACCEL
-0.12
RETENTION
13.8%
PEAK 2026-09-28 · FORK-RETENTION 50.0% · 143 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,905
FOLLOWERS
1,137
OWNER ★
18,155

Engagement Signals

FORKS
12
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 143 / 143 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

VAST-AI-Research/Mira-Scene собрал 143 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,137 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,905. Это даёт surprise-индекс 0.000802 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% 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
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 27%
VELOCITY4.773.80+0.97ABOVE 58%
RETENTION13.8%20.3%-6.5 PPABOVE 35%
FORKS12138-126ABOVE 9%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 14%