FINDING #2360 · UNIT ID 1197183235
Leonxlnx/agentic-ai-prompt-research
Research into how agentic AI coding assistants work. Reconstructed prompt patterns, agent coordination, and security classification
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
12% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.61
ACCEL
-0.01
RETENTION
1.2%
PEAK 2026-04-01 · FORK-RETENTION 30.3% · 289 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
8,034
FOLLOWERS
1,345
OWNER ★
66,891
Engagement Signals
FORKS
1,071
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 289 / 289 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Leonxlnx/agentic-ai-prompt-research собрал 289 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,345 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 8,034. Это даёт surprise-индекс 0.000199 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 30.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 21% OF 2987 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 2987 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 21%
VELOCITY1.612.84-1.24ABOVE 7%
RETENTION1.2%6.8%-5.6 PPABOVE 4%
FORKS1,0711,068+3ABOVE 50%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 23%