FINDING #9709 · UNIT ID 1394001722
apromisedland/trustworthy-agent-simulation
Auditable LLM multi-agent town simulation with AgentScope, Mesa, replay, policy experiments, and Streamlit
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
25% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.57
ACCEL
+1.96
RETENTION
25.0%
PEAK 2026-10-06 · FORK-RETENTION 0.0% · 25 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
42
FOLLOWERS
1
OWNER ★
407
Engagement Signals
FORKS
0
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 25 / 25 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
apromisedland/trustworthy-agent-simulation собрал 25 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 42. Это даёт surprise-индекс 0.0437 (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 1% OF 9779 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9779 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 1%
VELOCITY3.573.43+0.14ABOVE 51%
RETENTION25.0%40.0%-15.0 PPABOVE 30%
FORKS0139-139ABOVE 0%
SURPRISE0.040.01+0.04ABOVE 88%