FINDING #6591 · UNIT ID 1139787647
verl-project/uni-agent
Uni-Agent is a framework for training long-horizon agents.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.00
ACCEL
-3.00
RETENTION
14.3%
PEAK 2026-09-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 9 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,584
FOLLOWERS
203
OWNER ★
25,891
Engagement Signals
FORKS
113
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 9 / 9 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
verl-project/uni-agent собрал 9 звёзд за окно, тогда как у автора всего 203 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,584. Это даёт surprise-индекс 0.000533 (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 25% OF 8833 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8833 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 25%
VELOCITY3.005.67-2.67ABOVE 10%
RETENTION14.3%45.9%-31.6 PPABOVE 26%
FORKS113344-231ABOVE 30%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 17%