Github Trends®
7165 findingsmedian surprise 0.0121window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: starredAt history
FINDING #1277 · UNIT ID 1179034062
claw-eval/claw-eval
Claw-Eval is an evaluation harness for evaluating LLM as agents. All tasks verified by humans.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0165
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.34
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
40% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.24
ACCEL
-0.05
RETENTION
13.8%
PEAK 2026-05-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 292 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
157
FOLLOWERS
6
OWNER ★
724

Engagement Signals

FORKS
65
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 292 / 292 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

claw-eval/claw-eval собрал 292 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 157. Это даёт surprise-индекс 0.0165 (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 7165 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 82%
VELOCITY3.243.71-0.47ABOVE 44%
RETENTION13.8%15.4%-1.6 PPABOVE 45%
FORKS6584-19ABOVE 42%
SURPRISE0.020.01+0.00ABOVE 59%