Github Trends®
259 findingsmedian surprise 0.00019window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #63 · 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

SURPRISE0.000355
ENGAGEMENT1.45
FRESHNESS1.53
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.83
ACCEL
-0.07
RETENTION
5.5%
PEAK 2026-05-31 · FORK-RETENTION 90.9% · 165 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
5,130
FOLLOWERS
549
OWNER ★
20,242

Engagement Signals

FORKS
906
ISSUE AUTH
1
PR AUTH
5
UNIQUE STARGAZERS 165 / 165 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

EverMind-AI/EverOS собрал 165 звёзд за окно, тогда как у автора всего 549 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,130. Это даёт surprise-индекс 0.000355 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 90.9% и 6 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 259 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 76%
VELOCITY1.832.47-0.63ABOVE 22%
RETENTION5.5%6.7%-1.2 PPABOVE 36%
FORKS9064,382-3,476ABOVE 9%
SURPRISE0.000.00+0.00ABOVE 68%