Github Trends®
9755 findingsmedian surprise 0.00933window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3016 · UNIT ID 1187461552
lasywolf/Learn-OpenClaw
Learn agent fundamentals from scratch in one day (about 9 hours)! I wrote this tutorial to show that agents are actually very simple. 零基础一天 (9小时)学完agent!写这个教程就是想告诉大家,Agent其实非常简单!
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0167
ENGAGEMENT0.31
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
2.14
ACCEL
+0.14
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-08-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
88
FOLLOWERS
30
OWNER ★
587

Engagement Signals

FORKS
40
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

lasywolf/Learn-OpenClaw собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 30 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 88. Это даёт surprise-индекс 0.0167 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 69%
VELOCITY2.143.71-1.57ABOVE 25%
RETENTION40.0%37.5%+2.5 PPABOVE 54%
FORKS4090-50ABOVE 31%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 64%