FINDING #389 · UNIT ID 1237570742
OpenNSWM-Lab/FAROS
A blueprint-driven AutoResearch runtime for orchestrating AI research workflows from idea generation and experiments to paper writing and peer review.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
71.00
ACCEL
+12.50
RETENTION
85.2%
PEAK 2026-07-25 · FORK-RETENTION 58.8% · 213 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,213
FOLLOWERS
364
OWNER ★
2,426
Engagement Signals
FORKS
313
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 213 / 213 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
OpenNSWM-Lab/FAROS собрал 213 звёзд за окно, тогда как у автора всего 364 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,213. Это даёт surprise-индекс 0.0567 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 58.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 94% OF 6814 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6814 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 94%
VELOCITY71.005.33+65.67ABOVE 97%
RETENTION85.2%25.0%+60.2 PPABOVE 97%
FORKS313420-107ABOVE 44%
SURPRISE0.060.00+0.05ABOVE 92%