Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #8872 · UNIT ID 1229618308
datawhalechina/deepagents-in-action
📚 《Deep Agents 实战》—— LangChain 官方大使出品,基于 LangChain / LangGraph 生态,从零构建生产级 AI Agent 的完整指南
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000543
ENGAGEMENT0.43
FRESHNESS1.27
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
8.10
ACCEL
-0.18
RETENTION
16.4%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 28.6% · 243 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
149,198
FOLLOWERS
34,182
OWNER ★
404,172

Engagement Signals

FORKS
289
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 243 / 243 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datawhalechina/deepagents-in-action собрал 243 звёзд за окно, тогда как у автора всего 34,182 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 149,198. Это даёт surprise-индекс 0.0000543 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 28.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 8%
VELOCITY8.103.80+4.30ABOVE 73%
RETENTION16.4%20.3%-3.9 PPABOVE 41%
FORKS289138+151ABOVE 67%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%