FINDING #1803 · UNIT ID 1188845498
WecoAI/awesome-autoresearch
Curated list of AutoResearch use cases with optimization traces and open source implementations
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.59
ACCEL
-0.02
RETENTION
1.8%
PEAK 2026-03-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,006 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
626
FOLLOWERS
61
OWNER ★
2,518
Engagement Signals
FORKS
74
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,006 / 1,006 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
WecoAI/awesome-autoresearch собрал 1,006 звёзд за окно, тогда как у автора всего 61 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 626. Это даёт surprise-индекс 0.0084 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 70% OF 5944 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 70%
VELOCITY5.593.29+2.29ABOVE 69%
RETENTION1.8%11.3%-9.5 PPABOVE 5%
FORKS7499-25ABOVE 41%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 45%