Github Trends®
8663 findingsmedian surprise 0.00452window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2606 · 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

SURPRISE0.0131
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.67
ACCEL
+0.50
RETENTION
100.0%
PEAK 2026-08-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 20 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
470
FOLLOWERS
149
OWNER ★
3,210

Engagement Signals

FORKS
145
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 20 / 20 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NeptuneHub/AudioMuse-AI собрал 20 звёзд за окно, тогда как у автора всего 149 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 470. Это даёт surprise-индекс 0.0131 (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 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 70%
VELOCITY6.675.67+1.00ABOVE 55%
RETENTION100.0%41.7%+58.3 PPABOVE 96%
FORKS145332-187ABOVE 35%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 68%