Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #2330 · 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

SURPRISE0.00476
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.34
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
13% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.16
ACCEL
-0.00
RETENTION
13.8%
PEAK 2026-06-02 · FORK-RETENTION 0.0% · 194 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
413
FOLLOWERS
32
OWNER ★
1,743

Engagement Signals

FORKS
152
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 194 / 194 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

BAI-LAB/MemoryOS собрал 194 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 413. Это даёт surprise-индекс 0.00476 (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 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 63%
VELOCITY2.163.99-1.84ABOVE 21%
RETENTION13.8%17.1%-3.3 PPABOVE 42%
FORKS15290+63ABOVE 64%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 30%