FINDING #1923 · 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.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
67.86
ACCEL
-2.86
RETENTION
75.4%
PEAK 2026-07-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 475 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
4,257
FOLLOWERS
471
OWNER ★
16,574
Engagement Signals
FORKS
856
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 475 / 475 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
EverMind-AI/EverOS собрал 475 звёзд за окно, тогда как у автора всего 471 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 4,257. Это даёт surprise-индекс 0.0158 (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 72% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 72%
VELOCITY67.864.14+63.71ABOVE 96%
RETENTION75.4%40.6%+34.8 PPABOVE 92%
FORKS85689+767ABOVE 91%
SURPRISE0.020.01+0.00ABOVE 60%