Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3395 · UNIT ID 1330948735
phoenix-zhou/multi-agent
A multi-agent travel assistant system built using the **Agent2Agent (A2A)** protocol and **MCP (Model Context Protocol)**
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0177
ENGAGEMENT0.17
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
44% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
8.86
ACCEL
-0.29
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 62 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
461
FOLLOWERS
159
OWNER ★
3,020

Engagement Signals

FORKS
4
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 62 / 62 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

phoenix-zhou/multi-agent собрал 62 звёзд за окно, тогда как у автора всего 159 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 461. Это даёт surprise-индекс 0.0177 (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 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 65%
VELOCITY8.863.71+5.14ABOVE 75%
RETENTION50.0%38.0%+12.0 PPABOVE 65%
FORKS486-82ABOVE 7%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 65%