Github Trends®
1120 findingsmedian surprise 0.0444window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #209 · 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

SURPRISE0.14
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
91% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.86
ACCEL
-0.36
RETENTION
27.0%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 48 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
7
FOLLOWERS
2
OWNER ★
54

Engagement Signals

FORKS
4
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 48 / 48 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

xinhuangcs/agentmaker собрал 48 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 7. Это даёт surprise-индекс 0.14 (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 1120 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.050.01+0.04ABOVE 81%
VELOCITY6.8613.86-7.00ABOVE 27%
RETENTION27.0%36.8%-9.8 PPABOVE 35%
FORKS450-46ABOVE 11%
SURPRISE0.140.04+0.10ABOVE 78%