Github Trends®
5024 findingsmedian surprise 0.0142window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #368 · 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

SURPRISE0.0864
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.00
ACCEL
+6.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 30 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
76
FOLLOWERS
10
OWNER ★
673

Engagement Signals

FORKS
38
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 30 / 30 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

GanyuanRan/Aegis собрал 30 звёзд за окно, тогда как у автора всего 10 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 76. Это даёт surprise-индекс 0.0864 (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 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.02ABOVE 93%
VELOCITY10.006.67+3.33ABOVE 63%
RETENTION0.0%46.5%-46.5 PPABOVE 0%
FORKS38116-78ABOVE 24%
SURPRISE0.090.01+0.07ABOVE 89%