EverMind-AI/EverOS — GitHub trend

FINDING #97 · UNIT ID 1085086903

EverMind-AI/EverOS

One portable memory layer for every AI agent: local-first, Markdown-native, user-owned, and self-evolving across apps, tools, and workflows.

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000621

ENGAGEMENT1.31

FRESHNESS1.10

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

2.67

ACCEL

-0.13

RETENTION

12.7%

PEAK 2026-06-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 80 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

4,257

FOLLOWERS

471

OWNER ★

16,574

Engagement Signals

FORKS

856

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 80 / 80 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

EverMind-AI/EverOS собрал 80 звёзд за окно, тогда как у автора всего 471 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,257. Это даёт surprise-индекс 0.000621 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

Related Findings

RANKS ABOVE 66% OF 287 FINDINGS

#04calesthio/OpenMontage[ PYTHON ]0.00879 #05xbtlin/ai-berkshire[ PYTHON ]0.0074 #11Panniantong/Agent-Reach[ PYTHON ]0.00654 #12bikini/exploitarium[ PYTHON ]0.00628 #23omnigent-ai/omnigent[ PYTHON ]0.00432

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 287 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00+0.00ABOVE 66%

VELOCITY2.672.60+0.07ABOVE 51%

RETENTION12.7%16.0%-3.4 PPABOVE 37%

FORKS8563,228-2,372ABOVE 18%

SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 70%