FINDING #2784 · 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)
14% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.61
ACCEL
-0.03
RETENTION
11.8%
PEAK 2026-05-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 145 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
626
FOLLOWERS
61
OWNER ★
2,518
Engagement Signals
FORKS
74
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 145 / 145 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
WecoAI/awesome-autoresearch собрал 145 звёзд за окно, тогда как у автора всего 61 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 626. Это даёт surprise-индекс 0.00242 (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 56% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 56%
VELOCITY1.613.99-2.38ABOVE 4%
RETENTION11.8%17.1%-5.3 PPABOVE 35%
FORKS7490-15ABOVE 44%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 22%