Github Trends®
766 findingsmedian surprise 0.0885window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #148 · UNIT ID 1168426240
Rose22/openlumara
AI agent framework, written from scratch (not based on openclaw), focused on stripping it down to the bare necessities, optimizing token count, reducing security risks. modular so you can enable only exactly what you need.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.23
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
22.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 22 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
58
FOLLOWERS
15
OWNER ★
427

Engagement Signals

FORKS
43
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 22 / 22 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Rose22/openlumara собрал 22 звёзд за окно, тогда как у автора всего 15 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 58. Это даёт surprise-индекс 0.23 (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 766 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.060.01+0.05ABOVE 81%
VELOCITY22.0016.00+6.00ABOVE 58%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS4335+8ABOVE 54%
SURPRISE0.230.09+0.14ABOVE 83%