Github Trends®
1069 findingsmedian surprise 0.0527window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #193 · UNIT ID 1227689365
huohua325/Memslides
A hierarchical memory framework for personalized presentation agents. Try it at memslides.com.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.25
ENGAGEMENT0.12
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
12% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
30.00
ACCEL
-3.50
RETENTION
78.6%
PEAK 2026-07-12 · FORK-RETENTION 0.0% · 90 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
81
FOLLOWERS
4
OWNER ★
772

Engagement Signals

FORKS
23
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 90 / 90 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

huohua325/Memslides собрал 90 звёзд за окно, тогда как у автора всего 4 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 81. Это даёт surprise-индекс 0.25 (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 1069 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.060.01+0.05ABOVE 82%
VELOCITY30.0015.33+14.67ABOVE 70%
RETENTION78.6%33.3%+45.2 PPABOVE 88%
FORKS2345-22ABOVE 36%
SURPRISE0.250.05+0.19ABOVE 87%