Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #535 · UNIT ID 1286686612
Xingyu-Zheng/MrFlow
Multi-Resolution Flow Matching: Training-Free Diffusion Acceleration via Staged Sampling
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0293
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.33
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.96
ACCEL
+0.15
RETENTION
9.5%
PEAK 2026-07-05 · FORK-RETENTION 0.0% · 266 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
61
FOLLOWERS
28
OWNER ★
330

Engagement Signals

FORKS
18
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 266 / 266 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Xingyu-Zheng/MrFlow собрал 266 звёзд за окно, тогда как у автора всего 28 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 61. Это даёт surprise-индекс 0.0293 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 92%
VELOCITY2.963.99-1.04ABOVE 37%
RETENTION9.5%17.1%-7.7 PPABOVE 28%
FORKS1890-71ABOVE 10%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 78%