Github Trends®
6380 findingsmedian surprise 0.0122window 90 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 90 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #166 · 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

SURPRISE0.0633
ENGAGEMENT0.30
FRESHNESS1.38
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
98% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.32
ACCEL
-0.02
RETENTION
28.0%
PEAK 2026-05-06 · FORK-RETENTION 0.0% · 659 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
76
FOLLOWERS
10
OWNER ★
673

Engagement Signals

FORKS
38
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 659 / 659 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

GanyuanRan/Aegis собрал 659 звёзд за окно, тогда как у автора всего 10 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 76. Это даёт surprise-индекс 0.0633 (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.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.040.00+0.04ABOVE 97%
VELOCITY7.323.99+3.33ABOVE 70%
RETENTION28.0%17.1%+10.9 PPABOVE 73%
FORKS3890-51ABOVE 25%
SURPRISE0.060.01+0.05ABOVE 97%