FINDING #69 · 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
Growth Telemetry
VELOCITY /D
77.71
ACCEL
+30.79
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 0.16 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 67.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 99% OF 9770 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9770 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.230.00+0.23ABOVE 99%
VELOCITY77.713.57+74.14ABOVE 97%
RETENTION43.2%40.0%+3.2 PPABOVE 56%
FORKS10792+15ABOVE 54%
SURPRISE0.160.01+0.15ABOVE 97%