Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3490 · UNIT ID 993236973
BAI-LAB/MemoryOS
[EMNLP 2025 Oral] MemoryOS is designed to provide a memory operating system for personalized AI agents.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00405
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.36
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.83
ACCEL
-0.04
RETENTION
28.2%
PEAK 2026-06-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 55 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
413
FOLLOWERS
32
OWNER ★
1,743

Engagement Signals

FORKS
152
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

BAI-LAB/MemoryOS собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 413. Это даёт surprise-индекс 0.00405 (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
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 45%
VELOCITY1.834.23-2.40ABOVE 12%
RETENTION28.2%29.4%-1.3 PPABOVE 47%
FORKS15292+60ABOVE 63%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 28%