FINDING #4527 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.00
ACCEL
-0.21
RETENTION
56.7%
PEAK 2026-10-12 · FORK-RETENTION 93.8% · 28 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,101
FOLLOWERS
385
OWNER ★
11,657
Engagement Signals
FORKS
288
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 28 / 28 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
AMAP-ML/SkillClaw собрал 28 звёзд за окно, тогда как у автора всего 385 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,101. Это даёт surprise-индекс 0.00127 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 93.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 53% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 53%
VELOCITY4.003.14+0.86ABOVE 58%
RETENTION56.7%16.7%+40.0 PPABOVE 89%
FORKS288277+11ABOVE 51%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 34%