FINDING #854 · UNIT ID 1286775287
amitshekhariitbhu/ai-agents-tutorial
Learn AI Agents step by step, from scratch - from function calling to agent loops to multi-agent systems, orchestration, and evaluation.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.10
ACCEL
+0.31
RETENTION
29.6%
PEAK 2026-07-02 · FORK-RETENTION 0.0% · 123 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
15,640
FOLLOWERS
8,629
OWNER ★
70,108
Engagement Signals
FORKS
34
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 123 / 123 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
amitshekhariitbhu/ai-agents-tutorial собрал 123 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8,629 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15,640. Это даёт surprise-индекс 0.000261 (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 16% OF 1013 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1013 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 16%
VELOCITY4.107.20-3.10ABOVE 31%
RETENTION29.6%30.8%-1.1 PPABOVE 49%
FORKS3456-22ABOVE 40%
SURPRISE0.000.03-0.03ABOVE 2%