Github Trends®
9651 findingsmedian surprise 0.00326window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1666 · 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

SURPRISE0.00942
ENGAGEMENT1.00
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.86
ACCEL
-0.14
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-17 · FORK-RETENTION 0.0% · 20 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
263
FOLLOWERS
27
OWNER ★
2,363

Engagement Signals

FORKS
91
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 20 / 20 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

GanyuanRan/Aegis собрал 20 звёзд за окно, тогда как у автора всего 27 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 263. Это даёт surprise-индекс 0.00942 (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 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 83%
VELOCITY2.863.14-0.29ABOVE 44%
RETENTION0.0%16.7%-16.7 PPABOVE 0%
FORKS91277-186ABOVE 31%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 67%