Github Trends®
8679 findingsmedian surprise 0.0046window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #6763 · UNIT ID 1139787647
verl-project/uni-agent
Uni-Agent is a framework for training long-horizon agents.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000516
ENGAGEMENT0.56
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
3.00
ACCEL
-2.50
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 9 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,769
FOLLOWERS
219
OWNER ★
26,655

Engagement Signals

FORKS
132
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 9 / 9 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

verl-project/uni-agent собрал 9 звёзд за окно, тогда как у автора всего 219 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,769. Это даёт surprise-индекс 0.000516 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8679 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 22%
VELOCITY3.005.67-2.67ABOVE 10%
RETENTION40.0%42.4%-2.4 PPABOVE 45%
FORKS132334-202ABOVE 33%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 17%