Github Trends®
9757 findingsmedian surprise 0.00781window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 180D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 7D (7 days) — РАНГ #9688.
FINDING #9688 · UNIT ID 1394001722
apromisedland/trustworthy-agent-simulation
Auditable LLM multi-agent town simulation with AgentScope, Mesa, replay, policy experiments, and Streamlit
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0492
ENGAGEMENT0.00
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
26% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.71
ACCEL
-0.68
RETENTION
7.5%
PEAK 2026-10-06 · FORK-RETENTION 0.0% · 26 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
36
FOLLOWERS
1
OWNER ★
345

Engagement Signals

FORKS
0
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 26 / 26 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

apromisedland/trustworthy-agent-simulation собрал 26 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 36. Это даёт surprise-индекс 0.0492 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9757 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 1%
VELOCITY3.713.57+0.14ABOVE 51%
RETENTION7.5%40.0%-32.5 PPABOVE 11%
FORKS0112-112ABOVE 0%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 88%