FINDING #8492 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.00
ACCEL
-0.36
RETENTION
22.2%
PEAK 2026-10-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 14 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
14,791
FOLLOWERS
6,038
OWNER ★
87,531
Engagement Signals
FORKS
142
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 14 / 14 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
NirDiamant/Agent_Memory_Techniques собрал 14 звёзд за окно, тогда как у автора всего 6,038 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 14,791. Это даёт surprise-индекс 0.000135 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 13% OF 9796 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9796 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 13%
VELOCITY2.003.29-1.29ABOVE 23%
RETENTION22.2%16.3%+6.0 PPABOVE 60%
FORKS142239-97ABOVE 40%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 8%