Github Trends®
6295 findingsmedian surprise 0.0121window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3886 · UNIT ID 1107721554
IAAR-Shanghai/Awesome-AI-Memory
Awesome AI Memory | LLM Memory | A curated knowledge base on AI memory for LLMs and agents, covering long-term memory, reasoning, retrieval, and memory-native system design. Awesome-AI-Memory 是一个 集中式、持续更新的 AI 记忆知识库,系统性整理了与 大模型记忆(LLM Memory)与智能体记忆(Agent Memory) 相关的前沿研究、工程框架、系统设计、评测基准与真实应用实践。
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0024
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.37
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
9% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.17
ACCEL
+0.01
RETENTION
35.1%
PEAK 2026-06-26 · FORK-RETENTION 0.0% · 95 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,281
FOLLOWERS
176
OWNER ★
4,650

Engagement Signals

FORKS
100
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 95 / 95 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

IAAR-Shanghai/Awesome-AI-Memory собрал 95 звёзд за окно, тогда как у автора всего 176 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,281. Это даёт surprise-индекс 0.0024 (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 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 38%
VELOCITY3.174.23-1.07ABOVE 38%
RETENTION35.1%29.4%+5.7 PPABOVE 61%
FORKS10092+8ABOVE 52%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 21%