Github Trends®
9771 findingsmedian surprise 0.00917window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1260 · UNIT ID 1162230313
mnemon-dev/mnemon
LLM-supervised persistent memory for AI agents — graph-based recall, cross-session knowledge, single binary. Works with DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw, and any agent runtime.
[ GO ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0277
ENGAGEMENT0.45
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
6% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.57
ACCEL
-0.79
RETENTION
59.5%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 60.0% · 32 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
125
FOLLOWERS
8
OWNER ★
546

Engagement Signals

FORKS
68
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 32 / 32 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

mnemon-dev/mnemon собрал 32 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 125. Это даёт surprise-индекс 0.0277 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 60.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.01ABOVE 87%
VELOCITY4.573.71+0.86ABOVE 57%
RETENTION59.5%39.3%+20.2 PPABOVE 79%
FORKS6891-23ABOVE 43%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 77%