FINDING #1465 · UNIT ID 1369171633
kvmem/kvmem
KVMem virtualizes KV memory across inference backends to make ultra-long-context local AI accessible on limited hardware.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.71
ACCEL
-0.25
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 33 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
249
FOLLOWERS
13
OWNER ★
1,116
Engagement Signals
FORKS
101
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 33 / 33 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
kvmem/kvmem собрал 33 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 249. Это даёт surprise-индекс 0.0163 (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 85% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 85%
VELOCITY4.713.14+1.57ABOVE 64%
RETENTION0.0%16.7%-16.7 PPABOVE 0%
FORKS101277-176ABOVE 32%
SURPRISE0.020.00+0.01ABOVE 76%