Github Trends®
5944 findingsmedian surprise 0.0104window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #442 · UNIT ID 1205273097
angelnicolasc/graymatter
Three lines of code to give your AI agents persistent memory. Reduce 90% token consumption while also maintaining quality.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0253
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.32
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.44
ACCEL
+0.01
RETENTION
5.1%
PEAK 2026-04-19 · FORK-RETENTION 0.0% · 440 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
57
FOLLOWERS
12
OWNER ★
448

Engagement Signals

FORKS
34
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 440 / 440 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

angelnicolasc/graymatter собрал 440 звёзд за окно, тогда как у автора всего 12 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 57. Это даёт surprise-индекс 0.0253 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 93%
VELOCITY2.443.29-0.85ABOVE 34%
RETENTION5.1%11.3%-6.3 PPABOVE 23%
FORKS3499-65ABOVE 17%
SURPRISE0.030.01+0.01ABOVE 86%