FINDING #660 · UNIT ID 1206566990
AMAP-ML/SkillClaw
Let Skills Evolve Collectively with Agentic Evolver
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
6% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.50
ACCEL
-0.06
RETENTION
17.0%
PEAK 2026-04-18 · FORK-RETENTION 88.9% · 135 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
2,160
FOLLOWERS
283
OWNER ★
7,970
Engagement Signals
FORKS
203
ISSUE AUTH
2
PR AUTH
1
UNIQUE STARGAZERS 135 / 135 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
AMAP-ML/SkillClaw собрал 135 звёзд за окно, тогда как у автора всего 283 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,160. Это даёт surprise-индекс 0.000682 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 88.9% и 3 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 51% OF 1335 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 51%
VELOCITY1.502.82-1.32ABOVE 0%
RETENTION17.0%8.4%+8.6 PPABOVE 85%
FORKS2031,463-1,260ABOVE 10%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 52%