FINDING #4878 · UNIT ID 1197656406
open-multi-agent/open-multi-agent
TypeScript AI agent orchestration framework with dynamic workflows. Describe the goal, not the graph: a coordinator plans the task DAG at runtime and runs it on any LLM (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek, or local models).
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.67
ACCEL
+0.00
RETENTION
60.0%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 11 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,390
FOLLOWERS
11
OWNER ★
6,843
Engagement Signals
FORKS
2,427
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 11 / 11 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
open-multi-agent/open-multi-agent собрал 11 звёзд за окно, тогда как у автора всего 11 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,390. Это даёт surprise-индекс 0.00256 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 49% OF 9558 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 49%
VELOCITY3.675.67-2.00ABOVE 25%
RETENTION60.0%42.9%+17.1 PPABOVE 66%
FORKS2,427333+2,094ABOVE 85%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 41%