Github Trends®
6892 findingsmedian surprise 0.0109window 7 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 7 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #3752 · UNIT ID 974157595
ModelEngine-Group/nexent
Nexent is a zero-code platform for auto-generating production-grade AI agents using Harness Engineering principles — unified tools, skills, memory, and orchestration with built-in constraints, feedback loops, and control planes.
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00465
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
17.57
ACCEL
+0.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 123 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
3,740
FOLLOWERS
846
OWNER ★
10,238

Engagement Signals

FORKS
701
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 123 / 123 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

ModelEngine-Group/nexent собрал 123 звёзд за окно, тогда как у автора всего 846 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,740. Это даёт surprise-индекс 0.00465 (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 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 46%
VELOCITY17.574.14+13.43ABOVE 84%
RETENTION0.0%40.6%-40.6 PPABOVE 0%
FORKS70189+612ABOVE 90%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 31%