Github Trends®
1069 findingsmedian surprise 0.0527window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #247 · UNIT ID 1294125696
xinhuangcs/agentmaker
A general-purpose Python framework for building LLM agents and multi-agent systems. "Four lines of code, an agent with memory."
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.13
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
34% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.00
ACCEL
-1.00
RETENTION
78.6%
PEAK 2026-07-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 18 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7
FOLLOWERS
2
OWNER ★
54

Engagement Signals

FORKS
4
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 18 / 18 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

xinhuangcs/agentmaker собрал 18 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7. Это даёт surprise-индекс 0.13 (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 1069 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.01+0.03ABOVE 77%
VELOCITY6.0015.33-9.33ABOVE 19%
RETENTION78.6%33.3%+45.2 PPABOVE 88%
FORKS445-41ABOVE 12%
SURPRISE0.130.05+0.07ABOVE 72%