Github Trends®
5892 findingsmedian surprise 0.00593window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3677 · UNIT ID 1290768088
KMnO4-zx/agentic-rl-lab
Reproducing and studying RL algorithms for LLM agents, including GRPO, GSPO, DAPO, OPD, Search-R1, ReTool, ALFWorld and beyond.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00382
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 5 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,269
FOLLOWERS
984
OWNER ★
2,845

Engagement Signals

FORKS
12
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 5 / 5 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

KMnO4-zx/agentic-rl-lab собрал 5 звёзд за окно, тогда как у автора всего 984 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,269. Это даёт surprise-индекс 0.00382 (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 5892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 38%
VELOCITY5.009.00-4.00ABOVE 0%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS12433-421ABOVE 8%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 43%