FINDING #3718 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.43
ACCEL
+0.18
RETENTION
83.3%
PEAK 2026-10-14 · FORK-RETENTION 100.0% · 10 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
421
FOLLOWERS
17
OWNER ★
1,933
Engagement Signals
FORKS
130
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
AgentR1/Agent-R1 собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 421. Это даёт surprise-индекс 0.0031 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 61% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 61%
VELOCITY1.433.14-1.71ABOVE 0%
RETENTION83.3%16.7%+66.7 PPABOVE 99%
FORKS130277-147ABOVE 37%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 49%