Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #7918 · UNIT ID 1242415623
huangjia2019/agent-design-patterns
A 7×6 framework for agent architecture. 28 patterns, each placed at a coordinate, runnable Python code with verified engineering slices from Claude Code, Aider, OpenHands, DeerFlow. Companion to Designing AI Agents (Manning) by Jia Huang.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000617
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.43
ACCEL
+0.00
RETENTION
25.0%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
2,275
FOLLOWERS
1,753
OWNER ★
5,219

Engagement Signals

FORKS
32
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

huangjia2019/agent-design-patterns собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,753 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,275. Это даёт surprise-индекс 0.000617 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 19%
VELOCITY1.433.71-2.29ABOVE 0%
RETENTION25.0%38.0%-13.0 PPABOVE 30%
FORKS3286-54ABOVE 27%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 12%