FINDING #4231 · 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)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
8.00
ACCEL
-3.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 24 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,100
FOLLOWERS
1,027
OWNER ★
20,731
Engagement Signals
FORKS
2,622
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 24 / 24 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
teng-lin/notebooklm-py собрал 24 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,027 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,100. Это даёт surprise-индекс 0.00255 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 47% OF 8038 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 47%
VELOCITY8.005.67+2.33ABOVE 61%
RETENTION0.0%14.3%-14.3 PPABOVE 0%
FORKS2,622333+2,290ABOVE 85%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 38%