FINDING #1706 · UNIT ID 1216010955
Prompthon-IO/agent-systems-handbook
A practical AI agents handbook covering agent systems, agentic workflows, LangGraph, MCP/A2A, context engineering, agent memory, evaluation, observability, and multi-agent architecture. Current trend focus: Gemini Interactions API and managed agents, emerging agent runtimes, and production AI workflow patterns.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.81
ACCEL
+0.02
RETENTION
10.2%
PEAK 2026-05-05 · FORK-RETENTION 0.0% · 325 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
99
FOLLOWERS
17
OWNER ★
325
Engagement Signals
FORKS
58
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 325 / 325 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Prompthon-IO/agent-systems-handbook собрал 325 звёзд за окно, тогда как у автора всего 17 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 99. Это даёт surprise-индекс 0.013 (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 75% OF 6691 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6691 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 75%
VELOCITY1.813.19-1.39ABOVE 15%
RETENTION10.2%10.5%-0.3 PPABOVE 49%
FORKS5895-37ABOVE 33%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 57%