Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1021 · 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

SURPRISE0.0302
ENGAGEMENT0.52
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.00
ACCEL
-0.57
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 42.9% · 70 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
291
FOLLOWERS
163
OWNER ★
1,277

Engagement Signals

FORKS
211
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 70 / 70 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

zhnt/loushang собрал 70 звёзд за окно, тогда как у автора всего 163 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 291. Это даёт surprise-индекс 0.0302 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 42.9% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 90%
VELOCITY10.003.71+6.29ABOVE 78%
RETENTION50.0%38.0%+12.0 PPABOVE 65%
FORKS21186+125ABOVE 72%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 78%