FINDING #3202 · UNIT ID 942373331
AgentR1/Agent-R1
Agent-R1: Training Powerful LLM Agents with End-to-End Reinforcement Learning
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.23
ACCEL
+0.05
RETENTION
56.0%
PEAK 2026-07-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 67 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
380
FOLLOWERS
14
OWNER ★
1,760
Engagement Signals
FORKS
104
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 67 / 67 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
AgentR1/Agent-R1 собрал 67 звёзд за окно, тогда как у автора всего 14 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 380. Это даёт surprise-индекс 0.00532 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 49% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 49%
VELOCITY2.234.23-2.00ABOVE 23%
RETENTION56.0%29.4%+26.6 PPABOVE 91%
FORKS10492+12ABOVE 53%
SURPRISE0.010.01-0.01ABOVE 32%