Github Trends®
571 findingsmedian surprise 0.0209window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #233 · UNIT ID 1253654878
zhnt/loushang
AI-native agent harness for coding workflows by python: multi-model LLM orchestration, stateful sessions, tool governance, traceable delivery, and provider routing for GPT, Claude, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, and MiniMax.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0183
ENGAGEMENT0.26
FRESHNESS1.47
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
99% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.66
ACCEL
+0.09
RETENTION
53.4%
PEAK 2026-06-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 659 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
160
FOLLOWERS
93
OWNER ★
668

Engagement Signals

FORKS
121
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 659 / 659 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

zhnt/loushang собрал 659 звёзд за окно, тогда как у автора всего 93 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 160. Это даёт surprise-индекс 0.0183 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 571 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 59%
VELOCITY3.666.39-2.73ABOVE 34%
RETENTION53.4%17.7%+35.7 PPABOVE 92%
FORKS121135-14ABOVE 46%
SURPRISE0.020.02-0.00ABOVE 43%