Github Trends®
9760 findingsmedian surprise 0.0099window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1290 · 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

SURPRISE0.0461
ENGAGEMENT0.21
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.57
ACCEL
-2.00
RETENTION
25.6%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 0.0% · 53 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
124
FOLLOWERS
10
OWNER ★
1,151

Engagement Signals

FORKS
51
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 53 / 53 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

GanyuanRan/Aegis собрал 53 звёзд за окно, тогда как у автора всего 10 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 124. Это даёт surprise-индекс 0.0461 (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 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 87%
VELOCITY7.573.71+3.86ABOVE 72%
RETENTION25.6%38.0%-12.5 PPABOVE 34%
FORKS5186-35ABOVE 37%
SURPRISE0.050.01+0.04ABOVE 85%