FINDING #122 · UNIT ID 1292603082
Optim-Agent/optim-agent
LLM agents as your hyperparameter optimizer.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
21% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
36.67
ACCEL
-0.50
RETENTION
84.1%
PEAK 2026-07-24 · FORK-RETENTION 0.0% · 110 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
82
FOLLOWERS
24
OWNER ★
576
Engagement Signals
FORKS
27
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 110 / 110 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Optim-Agent/optim-agent собрал 110 звёзд за окно, тогда как у автора всего 24 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 82. Это даёт surprise-индекс 0.30 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 98% OF 6814 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6814 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.120.00+0.12ABOVE 98%
VELOCITY36.675.33+31.33ABOVE 93%
RETENTION84.1%25.0%+59.1 PPABOVE 97%
FORKS27420-393ABOVE 11%
SURPRISE0.300.00+0.30ABOVE 99%