FINDING #945 · 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)
11% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.33
ACCEL
-2.00
RETENTION
14.3%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 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 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
amitshekhariitbhu/ai-agents-tutorial собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8,629 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15,640. Это даёт surprise-индекс 0.000276 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 12% OF 1069 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1069 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.01-0.01ABOVE 12%
VELOCITY4.3315.33-11.00ABOVE 11%
RETENTION14.3%33.3%-19.0 PPABOVE 41%
FORKS3445-11ABOVE 44%
SURPRISE0.000.05-0.05ABOVE 2%