FINDING #2285 · UNIT ID 942373331
AgentR1/Agent-R1
Agent-R1: Training Powerful LLM Agents with End-to-End Reinforcement Learning
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
12% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.01
ACCEL
+0.01
RETENTION
37.5%
PEAK 2026-06-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 181 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
380
FOLLOWERS
14
OWNER ★
1,760
Engagement Signals
FORKS
104
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 181 / 181 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
AgentR1/Agent-R1 собрал 181 звёзд за окно, тогда как у автора всего 14 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 380. Это даёт surprise-индекс 0.00479 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 64% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 64%
VELOCITY2.013.99-1.98ABOVE 18%
RETENTION37.5%17.1%+20.4 PPABOVE 87%
FORKS10490+15ABOVE 54%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 31%