Github Trends®
7359 findingsmedian surprise 0.0104window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: starredAt history
FINDING #2031 · 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

SURPRISE0.0188
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.14
ACCEL
-0.29
RETENTION
45.8%
PEAK 2026-07-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
74
FOLLOWERS
25
OWNER ★
492

Engagement Signals

FORKS
31
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

lasywolf/Learn-OpenClaw собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 25 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 74. Это даёт surprise-индекс 0.0188 (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 7359 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 72%
VELOCITY2.143.86-1.71ABOVE 25%
RETENTION45.8%39.4%+6.4 PPABOVE 59%
FORKS3189-58ABOVE 24%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 67%