Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2282 · UNIT ID 1063265931
FareedKhan-dev/all-agentic-architectures
35 production-grade agentic AI architectures (Reflexion, LATS, GraphRAG, MemGPT, Voyager, BrowserAgent, ...) — a Python library and runnable textbook with multi-provider LLM support and a 17-task benchmark leaderboard.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00921
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
41.33
ACCEL
-3.50
RETENTION
34.8%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 124 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
4,446
FOLLOWERS
2,237
OWNER ★
22,087

Engagement Signals

FORKS
670
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 124 / 124 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FareedKhan-dev/all-agentic-architectures собрал 124 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2,237 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,446. Это даёт surprise-индекс 0.00921 (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 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 55%
VELOCITY41.336.67+34.67ABOVE 90%
RETENTION34.8%46.5%-11.7 PPABOVE 41%
FORKS670116+554ABOVE 86%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 39%