Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1003 · 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

SURPRISE0.0326
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
14.71
ACCEL
-2.39
RETENTION
40.0%
PEAK 2026-07-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 103 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
412
FOLLOWERS
128
OWNER ★
2,839

Engagement Signals

FORKS
134
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 103 / 103 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NeptuneHub/AudioMuse-AI собрал 103 звёзд за окно, тогда как у автора всего 128 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 412. Это даёт surprise-индекс 0.0326 (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 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 85%
VELOCITY14.714.14+10.57ABOVE 82%
RETENTION40.0%40.6%-0.6 PPABOVE 47%
FORKS13489+45ABOVE 61%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 79%