FINDING #3849 · UNIT ID 1376562698
volotat/mini-AGI
Continual learning model trained from scratch on 8GB VRAM laptop with batch-1 stream of data.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
74% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S5 · PREDATES WINDOW, YET HALF+ OF ALL ITS STARS LANDED IN IT
Growth Telemetry
VELOCITY /D
181.33
ACCEL
-113.00
RETENTION
43.2%
PEAK 2026-09-22 · FORK-RETENTION 67.8% · 544 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
437
FOLLOWERS
170
OWNER ★
2,667
Engagement Signals
FORKS
107
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 544 / 544 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
volotat/mini-AGI собрал 544 звёзд за окно, тогда как у автора всего 170 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 437. Это даёт surprise-индекс 0.38 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 67.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 60% OF 9535 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9535 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 60%
VELOCITY181.335.67+175.67ABOVE 99%
RETENTION43.2%44.1%-1.0 PPABOVE 49%
FORKS107324-217ABOVE 30%
SURPRISE0.380.00+0.38ABOVE 99%