Github Trends®
9778 findingsmedian surprise 0.00756window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1621 · UNIT ID 1187461552
lasywolf/Learn-OpenClaw
Learn agent fundamentals from scratch in one day (about 9 hours)! I wrote this tutorial to show that agents are actually very simple. 零基础一天 (9小时)学完agent!写这个教程就是想告诉大家,Agent其实非常简单!
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0261
ENGAGEMENT0.33
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
3.43
ACCEL
-0.32
RETENTION
63.3%
PEAK 2026-09-02 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
91
FOLLOWERS
31
OWNER ★
617

Engagement Signals

FORKS
42
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

lasywolf/Learn-OpenClaw собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 31 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 91. Это даёт surprise-индекс 0.0261 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9778 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 83%
VELOCITY3.433.430.00ABOVE 49%
RETENTION63.3%30.0%+33.3 PPABOVE 91%
FORKS42116-74ABOVE 27%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 79%