FINDING #101 · UNIT ID 1159381774
antoinezambelli/forge
A Python framework for self-hosted LLM tool-calling and multi-step agentic workflows
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
1.52
ACCEL
-0.02
RETENTION
2.0%
PEAK 2026-05-20 · FORK-RETENTION 100.0% · 137 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
250
FOLLOWERS
32
OWNER ★
2,175
Engagement Signals
FORKS
166
ISSUE AUTH
6
PR AUTH
3
UNIQUE STARGAZERS 137 / 137 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
antoinezambelli/forge собрал 137 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 250. Это даёт surprise-индекс 0.00526 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 9 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 92% OF 1335 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 92%
VELOCITY1.522.82-1.30ABOVE 1%
RETENTION2.0%8.4%-6.4 PPABOVE 5%
FORKS1661,463-1,297ABOVE 7%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 93%