harbor-framework/harbor — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #2742 · UNIT ID 1032170083

harbor-framework/harbor

Framework for evaluating and improving agents

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00793

ENGAGEMENT0.61

FRESHNESS1.38

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

12% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

23.90

ACCEL

-0.74

RETENTION

42.7%

PEAK 2026-10-02 · FORK-RETENTION 41.3% · 717 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

2,975

FOLLOWERS

338

OWNER ★

11,494

Engagement Signals

FORKS

2,022

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 717 / 717 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

harbor-framework/harbor собрал 717 звёзд за окно, тогда как у автора всего 338 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 2,975. Это даёт surprise-индекс 0.00793 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 41.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

Related Findings

RANKS ABOVE 72% OF 9675 FINDINGS

#06NandhaKishorM/laya[ PYTHON ]0.50 #08Oldcircle/geo-sleuth[ PYTHON ]0.45 #09rehan-remade/universal-modder[ PYTHON ]0.44 #17nykooi1/vibe-wise[ PYTHON ]0.32 #23Edwardxlai/easyread[ PYTHON ]0.29

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.010.00+0.01ABOVE 72%

VELOCITY23.903.80+20.10ABOVE 90%

RETENTION42.7%20.3%+22.4 PPABOVE 90%

FORKS2,022138+1,884ABOVE 94%

SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 52%