FINDING #1616 · UNIT ID 1048132347
Tswoen/Paper-Agent
Paper-Agent 是一个面向科研人员和学生的智能论文检索与调研工具。项目基于多智能体协作架构（LangGraph），通过自然语言处理（NLP）、自动化搜索，帮助用户高效查找学术论文、分析文献内容，并进行论文调研。Paper-Agent 支持多平台集成、关键词搜索、自动分析、论文调研，提升了学术研究的效率。适用于论文写作、学术调研、科研项目管理等多种场景，是学术调研的理想助手。
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
21% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.90
ACCEL
-0.16
RETENTION
21.6%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 0.0% · 87 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
52
FOLLOWERS
7
OWNER ★
452
Engagement Signals
FORKS
44
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 87 / 87 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Tswoen/Paper-Agent собрал 87 звёзд за окно, тогда как у автора всего 7 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 52. Это даёт surprise-индекс 0.0315 (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 83% OF 9595 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 83%
VELOCITY2.903.67-0.77ABOVE 39%
RETENTION21.6%24.6%-3.1 PPABOVE 44%
FORKS44115-71ABOVE 28%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 83%