FINDING #980 · 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)
16% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.86
ACCEL
+0.36
RETENTION
14.3%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 20 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 20 / 20 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
amitshekhariitbhu/ai-agents-tutorial собрал 20 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8,629 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 15,640. Это даёт surprise-индекс 0.000182 (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 13% OF 1120 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1120 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.01-0.01ABOVE 13%
VELOCITY2.8613.86-11.00ABOVE 9%
RETENTION14.3%36.8%-22.5 PPABOVE 23%
FORKS3450-16ABOVE 43%
SURPRISE0.000.04-0.04ABOVE 2%