Github Trends®
9000 findingsmedian surprise 0.00483window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #05 · UNIT ID 1376380583
kerpopule/hermes-jev-skills
Jev-powered model routing, memory, compaction, skill selection, computer and browser use for Hermes agents (also Claude Code and Codex)
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.62
ENGAGEMENT1.71
FRESHNESS1.01
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
44% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
61.00
ACCEL
+91.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-09-21 · FORK-RETENTION 0.0% · 183 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
59
FOLLOWERS
16
OWNER ★
427

Engagement Signals

FORKS
38
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 183 / 183 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

kerpopule/hermes-jev-skills собрал 183 звёзд за окно, тогда как у автора всего 16 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 59. Это даёт surprise-индекс 0.62 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9000 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.910.00+0.91ABOVE 100%
VELOCITY61.005.67+55.33ABOVE 95%
RETENTION0.0%40.0%-40.0 PPABOVE 0%
FORKS38329-291ABOVE 18%
SURPRISE0.620.00+0.61ABOVE 100%