Github Trends®
997 findingsmedian surprise 0.00049window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #146 · UNIT ID 1229284184
WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh
A trilingual (繁中 / English / 简中) learning roadmap for agentic AI: from LLM basics to multi-agent systems, with 240+ curated resources and hands-on examples. 中文 AI agent 學習地圖。
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00167
ENGAGEMENT1.05
FRESHNESS1.51
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.85
ACCEL
-0.01
RETENTION
4.2%
PEAK 2026-05-10 · FORK-RETENTION 82.9% · 333 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,071
FOLLOWERS
241
OWNER ★
8,300

Engagement Signals

FORKS
1,006
ISSUE AUTH
5
PR AUTH
10
UNIQUE STARGAZERS 333 / 333 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh собрал 333 звёзд за окно, тогда как у автора всего 241 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,071. Это даёт surprise-индекс 0.00167 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 82.9% и 15 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 997 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 85%
VELOCITY1.852.66-0.81ABOVE 22%
RETENTION4.2%5.6%-1.4 PPABOVE 37%
FORKS1,0062,332-1,326ABOVE 30%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 83%