Github Trends®
3194 findingsmedian surprise 0.0165window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #202 · UNIT ID 1225840521
GanyuanRan/Aegis
Make AI coding agents architecture-aware: baseline-first, evidence-verified, drift-checked, and safe across long tasks.
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.15
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
17.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 17 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
76
FOLLOWERS
10
OWNER ★
673

Engagement Signals

FORKS
38
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 17 / 17 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

GanyuanRan/Aegis собрал 17 звёзд за окно, тогда как у автора всего 10 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 76. Это даёт surprise-индекс 0.15 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 3194 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.040.00+0.04ABOVE 94%
VELOCITY17.0010.00+7.00ABOVE 68%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS38176-138ABOVE 18%
SURPRISE0.150.02+0.13ABOVE 94%