Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #65 · UNIT ID 1229284184
WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh
A trilingual (繁中 / English / 简中) learning roadmap for agentic AI: from LLM basics to multi-agent systems, with 240+ curated resources and hands-on examples. 中文 AI agent 學習地圖。
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0865
ENGAGEMENT1.06
FRESHNESS1.35
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
39% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
59.03
ACCEL
-0.47
RETENTION
23.8%
PEAK 2026-07-01 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,771 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
642
FOLLOWERS
153
OWNER ★
4,894

Engagement Signals

FORKS
586
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,771 / 1,771 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh собрал 1,771 звёзд за окно, тогда как у автора всего 153 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 642. Это даёт surprise-индекс 0.0865 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.120.00+0.12ABOVE 99%
VELOCITY59.034.23+54.80ABOVE 95%
RETENTION23.8%29.4%-5.6 PPABOVE 38%
FORKS58692+494ABOVE 87%
SURPRISE0.090.01+0.07ABOVE 94%