FINDING #4664 · UNIT ID 1230280405
NirDiamant/Agent_Memory_Techniques
Agent memory for LLMs: 30 runnable Jupyter notebooks covering conversation buffers, vector stores, knowledge graphs, episodic and semantic memory, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, LoCoMo benchmarks, and production patterns.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
34% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
9.03
ACCEL
+0.01
RETENTION
24.6%
PEAK 2026-06-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 271 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
14,092
FOLLOWERS
5,752
OWNER ★
83,402
Engagement Signals
FORKS
105
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 271 / 271 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NirDiamant/Agent_Memory_Techniques собрал 271 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,752 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 14,092. Это даёт surprise-индекс 0.000639 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 26% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 26%
VELOCITY9.034.23+4.80ABOVE 72%
RETENTION24.6%29.4%-4.8 PPABOVE 40%
FORKS10592+13ABOVE 53%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 11%