Github Trends®
9102 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #3017 · UNIT ID 1014729376
MemTensor/MemOS
Self-evolving memory OS for LLM & AI Agents: ultra-persistent memory, hybrid-retrieval, and cross-task skill reuse, with 35.24% token savings and DeepSeek Harness support.
[ TYPESCRIPT ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0077
ENGAGEMENT0.26
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
25.33
ACCEL
-11.50
RETENTION
61.8%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 76 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,252
FOLLOWERS
243
OWNER ★
13,829

Engagement Signals

FORKS
1,013
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 76 / 76 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

MemTensor/MemOS собрал 76 звёзд за окно, тогда как у автора всего 243 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,252. Это даёт surprise-индекс 0.0077 (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 9102 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 67%
VELOCITY25.335.67+19.67ABOVE 89%
RETENTION61.8%45.5%+16.3 PPABOVE 69%
FORKS1,013340+674ABOVE 71%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 60%