harbor-framework/harbor-cookbook — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #7946 · UNIT ID 1181228935

harbor-framework/harbor-cookbook

Realistic examples of building evals and optimizing agents with Harbor

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000704

ENGAGEMENT0.20

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

6% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

1.57

ACCEL

+0.46

RETENTION

83.3%

PEAK 2026-08-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

2,192

FOLLOWERS

235

OWNER ★

8,610

Engagement Signals

FORKS

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

harbor-framework/harbor-cookbook собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 235 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,192. Это даёт surprise-индекс 0.000704 (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 19% OF 9756 FINDINGS

#05AdamPlatin123/awesome-dsh-plugins[ PYTHON ]0.60 #22whiteguo233/OpenBiliClaw[ PYTHON ]0.33 #23CodeAbra/iai-personal-memory-engine[ PYTHON ]0.32 #25fromleda/text-humanizer[ PYTHON ]0.31 #26Nervercc/gpt_nerver[ PYTHON ]0.31

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9756 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00-0.00ABOVE 19%

VELOCITY1.573.57-2.00ABOVE 7%

RETENTION83.3%41.6%+41.7 PPABOVE 94%

FORKS12131-119ABOVE 10%

SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 14%