FINDING #53 · UNIT ID 1129786550
teng-lin/notebooklm-py
Unofficial Python API and agentic skill for Google Gemini Notebook. Full programmatic access to NotebookLM's features—including capabilities the web UI doesn't expose—via Python, CLI, and AI agents like Claude Code, Codex, and OpenClaw.
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
12.74
ACCEL
-0.27
RETENTION
10.7%
PEAK 2026-03-10 · FORK-RETENTION 69.2% · 2,294 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
2,635
FOLLOWERS
704
OWNER ★
19,309
Engagement Signals
FORKS
2,557
ISSUE AUTH
43
PR AUTH
86
UNIQUE STARGAZERS 2,290 / 2,294 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
teng-lin/notebooklm-py собрал 2,294 звёзд за окно, тогда как у автора всего 704 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,635. Это даёт surprise-индекс 0.00476 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 69.2% и 129 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 97% OF 1696 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1696 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 97%
VELOCITY12.742.82+9.92ABOVE 90%
RETENTION10.7%4.8%+5.8 PPABOVE 80%
FORKS2,5571,584+974ABOVE 62%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 94%