Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1123 · UNIT ID 989499651
NeptuneHub/AudioMuse-AI
AudioMuse-AI uses sonic analysis to rediscover forgotten songs, uncover hidden connections in your music library, and generate intelligent playlists for Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby and Plex: no metadata or external services required.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0251
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.38
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
15% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
11.33
ACCEL
+0.36
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-07-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 340 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
412
FOLLOWERS
128
OWNER ★
2,839

Engagement Signals

FORKS
134
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 340 / 340 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NeptuneHub/AudioMuse-AI собрал 340 звёзд за окно, тогда как у автора всего 128 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 412. Это даёт surprise-индекс 0.0251 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 82%
VELOCITY11.334.23+7.10ABOVE 77%
RETENTION40.0%29.4%+10.6 PPABOVE 70%
FORKS13492+42ABOVE 60%
SURPRISE0.030.01+0.01ABOVE 71%