FINDING #1059 · UNIT ID 1369171633
kvmem/kvmem
KVMem virtualizes KV memory across inference backends to make ultra-long-context local AI accessible on limited hardware.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
22% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
8.63
ACCEL
-0.35
RETENTION
23.4%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 61.5% · 259 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
277
FOLLOWERS
15
OWNER ★
1,236
Engagement Signals
FORKS
116
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 259 / 259 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
kvmem/kvmem собрал 259 звёзд за окно, тогда как у автора всего 15 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 277. Это даёт surprise-индекс 0.0272 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 61.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 89% OF 9689 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9689 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 89%
VELOCITY8.633.70+4.93ABOVE 76%
RETENTION23.4%18.5%+5.0 PPABOVE 63%
FORKS116196-80ABOVE 39%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 83%