sierra-research/tau2-bench — GitHub trend

◂ BACK TO LEADERBOARD

FINDING #2086 · UNIT ID 999222244

sierra-research/tau2-bench

τ-Bench: A Benchmark for Tool-Agent-User Interaction in Real-World Domains

[ PYTHON ][ ORG ][ VERIFIED ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00875

ENGAGEMENT0.66

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

9.33

ACCEL

-1.50

RETENTION

77.3%

PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 50.0% · 28 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

1,027

FOLLOWERS

149

OWNER ★

3,332

Engagement Signals

FORKS

480

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 28 / 28 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

sierra-research/tau2-bench собрал 28 звёзд за окно, тогда как у автора всего 149 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,027. Это даёт surprise-индекс 0.00875 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

Related Findings

RANKS ABOVE 77% OF 9102 FINDINGS

#08User0332/rewards-farmer[ PYTHON ]0.75 #09wang2122/sprix-sage-router[ PYTHON ]0.62 #16amagine-ai/Amagine3D[ PYTHON ]0.50 #19framepipe-dev/media-inference-worker[ PYTHON ]0.47 #24zeenie-ai/OpenCompany[ PYTHON ]0.44

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.010.00+0.01ABOVE 77%

VELOCITY9.335.67+3.67ABOVE 68%

RETENTION77.3%45.5%+31.8 PPABOVE 84%

FORKS480340+141ABOVE 57%

SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 62%