FINDING #1974 · UNIT ID 1371325370
1173591564/Dynamics-memory
LLM agent 的有界自纠错长期记忆层：把连续、含矛盾的项目交互日志蒸馏成有界、可自更新的记忆库。Bounded, self-correcting long-term memory for LLM agents — candidate pool + value dynamics + tension adjudication + causal-replay evals.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
12% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.00
ACCEL
-2.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-05 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
14
FOLLOWERS
1
OWNER ★
131
Engagement Signals
FORKS
1
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
1173591564/Dynamics-memory собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 14. Это даёт surprise-индекс 0.0924 (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 76% OF 8092 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8092 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 76%
VELOCITY5.005.67-0.67ABOVE 43%
RETENTION0.0%35.7%-35.7 PPABOVE 0%
FORKS1325-324ABOVE 1%
SURPRISE0.090.00+0.09ABOVE 93%