FINDING #7730 · UNIT ID 1139787647
verl-project/uni-agent
Uni-Agent is a framework for training long-horizon agents.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.86
ACCEL
-0.32
RETENTION
16.7%
PEAK 2026-08-19 · FORK-RETENTION 40.0% · 13 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
5,421
FOLLOWERS
184
OWNER ★
25,274
Engagement Signals
FORKS
98
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
verl-project/uni-agent собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 184 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,421. Это даёт surprise-индекс 0.00034 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 40.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 21% OF 9733 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9733 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 21%
VELOCITY1.863.57-1.71ABOVE 18%
RETENTION16.7%34.4%-17.7 PPABOVE 28%
FORKS98980ABOVE 50%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 9%