EverMind-AI/EverOS — GitHub trend

FINDING #2338 · UNIT ID 1085086903

EverMind-AI/EverOS

One portable memory layer for every AI agent: local-first, Markdown-native, user-owned, and self-evolving across apps, tools, and workflows.

[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]

SURPRISE SCORE

0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00482

ENGAGEMENT0.20

FRESHNESS1.00

SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE

SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)

0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D

25.00

ACCEL

0.00

RETENTION

0.0%

PEAK 2026-08-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 25 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE

5,146

FOLLOWERS

553

OWNER ★

20,318

Engagement Signals

FORKS

908

ISSUE AUTH

PR AUTH

UNIQUE STARGAZERS 25 / 25 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

EverMind-AI/EverOS собрал 25 звёзд за окно, тогда как у автора всего 553 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 5,146. Это даёт surprise-индекс 0.00482 (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 54% OF 5124 FINDINGS

#18lixiaoxiao9888-create/manju-laoli-skill[ PYTHON ]0.44 #22wang2122/sprix-sage-router[ PYTHON ]0.40 #25User0332/rewards-farmer[ PYTHON ]0.38 #28framepipe-dev/media-inference-worker[ PYTHON ]0.36 #33HRuiCcc/music-geshizhuanhuan[ PYTHON ]0.33

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 5124 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW

METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE

SCORE0.000.00+0.00ABOVE 54%

VELOCITY25.009.00+16.00ABOVE 82%

RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%

FORKS908420+488ABOVE 64%

SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 46%