FINDING #6187 · UNIT ID 1206566990
AMAP-ML/SkillClaw
Let Skills Evolve Collectively with Agentic Evolver
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.03
ACCEL
+0.02
RETENTION
48.9%
PEAK 2026-09-18 · FORK-RETENTION 100.0% · 91 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,101
FOLLOWERS
385
OWNER ★
11,657
Engagement Signals
FORKS
288
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 91 / 91 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
AMAP-ML/SkillClaw собрал 91 звёзд за окно, тогда как у автора всего 385 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,101. Это даёт surprise-индекс 0.000966 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 36% OF 9675 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 36%
VELOCITY3.033.80-0.77ABOVE 40%
RETENTION48.9%20.3%+28.6 PPABOVE 94%
FORKS288138+150ABOVE 67%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 15%