FINDING #5880 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
8.29
ACCEL
-1.50
RETENTION
57.7%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 100.0% · 58 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
2,771
FOLLOWERS
353
OWNER ★
10,324
Engagement Signals
FORKS
251
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 58 / 58 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
AMAP-ML/SkillClaw собрал 58 звёзд за окно, тогда как у автора всего 353 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,771. Это даёт surprise-индекс 0.00295 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 100.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 40% OF 9755 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 40%
VELOCITY8.293.71+4.57ABOVE 74%
RETENTION57.7%37.5%+20.2 PPABOVE 80%
FORKS25190+161ABOVE 74%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 24%