Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #5753 · UNIT ID 1065066515
lupantech/AgentFlow
AgentFlow: In-the-Flow Agentic System Optimization
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00269
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.37
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
12% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S10 · S10

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.71
ACCEL
-0.04
RETENTION
23.2%
PEAK 2026-04-24 · FORK-RETENTION 0.0% · 244 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
969
FOLLOWERS
452
OWNER ★
5,166

Engagement Signals

FORKS
230
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 244 / 244 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

lupantech/AgentFlow собрал 244 звёзд за окно, тогда как у автора всего 452 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 969. Это даёт surprise-индекс 0.00269 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 10%
VELOCITY2.713.99-1.28ABOVE 33%
RETENTION23.2%17.1%+6.0 PPABOVE 64%
FORKS23090+141ABOVE 74%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 23%