FINDING #331 · 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.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
8% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.86
ACCEL
+2.86
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 34 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
58
FOLLOWERS
15
OWNER ★
427
Engagement Signals
FORKS
43
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 34 / 34 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Rose22/openlumara собрал 34 звёзд за окно, тогда как у автора всего 15 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 58. Это даёт surprise-индекс 0.0497 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 70% OF 1120 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1120 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.01+0.01ABOVE 70%
VELOCITY4.8613.86-9.00ABOVE 19%
RETENTION0.0%36.8%-36.8 PPABOVE 0%
FORKS4350-7ABOVE 47%
SURPRISE0.050.04+0.01ABOVE 53%