Github Trends®
2559 findingsmedian surprise 0.00074window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1793 · UNIT ID 1126449798
aiming-lab/SimpleMem
SimpleMem: Efficient Lifelong Memory for LLM Agents — Text & Multimodal
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000293
ENGAGEMENT0.52
FRESHNESS1.47
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.82
ACCEL
-0.03
RETENTION
5.8%
PEAK 2026-02-12 · FORK-RETENTION 82.1% · 328 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
6,173
FOLLOWERS
639
OWNER ★
24,475

Engagement Signals

FORKS
383
ISSUE AUTH
5
PR AUTH
5
UNIQUE STARGAZERS 327 / 328 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

aiming-lab/SimpleMem собрал 328 звёзд за окно, тогда как у автора всего 639 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 6,173. Это даёт surprise-индекс 0.000293 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 82.1% и 10 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 30%
VELOCITY1.822.88-1.06ABOVE 17%
RETENTION5.8%6.3%-0.5 PPABOVE 47%
FORKS3831,183-800ABOVE 24%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 32%