Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4916 · UNIT ID 1197002442
FlowElement-xinliuyuansu/m_flow
A bio-inspired cognitive memory engine — a new paradigm for Graph RAG.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00474
ENGAGEMENT0.26
FRESHNESS1.51
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.50
ACCEL
-0.10
RETENTION
9.6%
PEAK 2026-08-13 · FORK-RETENTION 80.0% · 135 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
910
FOLLOWERS
3
OWNER ★
4,518

Engagement Signals

FORKS
257
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 135 / 135 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

FlowElement-xinliuyuansu/m_flow собрал 135 звёзд за окно, тогда как у автора всего 3 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 910. Это даёт surprise-индекс 0.00474 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 80.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 49%
VELOCITY4.503.63+0.87ABOVE 58%
RETENTION9.6%24.8%-15.2 PPABOVE 21%
FORKS257120+137ABOVE 69%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 37%