Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #441 · UNIT ID 1225840521
GanyuanRan/Aegis
Make AI coding agents architecture-aware: baseline-first, evidence-verified, drift-checked, and safe across long tasks.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.062
ENGAGEMENT0.24
FRESHNESS1.46
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
27% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.23
ACCEL
-0.15
RETENTION
45.0%
PEAK 2026-08-10 · FORK-RETENTION 58.3% · 307 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
125
FOLLOWERS
10
OWNER ★
1,151

Engagement Signals

FORKS
51
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 307 / 307 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

GanyuanRan/Aegis собрал 307 звёзд за окно, тогда как у автора всего 10 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 125. Это даёт surprise-индекс 0.062 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 58.3% 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
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 95%
VELOCITY10.233.63+6.60ABOVE 80%
RETENTION45.0%24.8%+20.2 PPABOVE 85%
FORKS51120-69ABOVE 30%
SURPRISE0.060.01+0.05ABOVE 94%