Github Trends®
3194 findingsmedian surprise 0.0165window 1 day
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 1 day window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #1518 · UNIT ID 989499651
NeptuneHub/AudioMuse-AI
AudioMuse-AI uses sonic analysis to rediscover forgotten songs, uncover hidden connections in your music library, and generate intelligent playlists for Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby and Plex: no metadata or external services required.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0156
ENGAGEMENT0.20
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 7 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
410
FOLLOWERS
128
OWNER ★
2,839

Engagement Signals

FORKS
134
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 7 / 7 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NeptuneHub/AudioMuse-AI собрал 7 звёзд за окно, тогда как у автора всего 128 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 410. Это даёт surprise-индекс 0.0156 (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 3194 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 52%
VELOCITY7.0010.00-3.00ABOVE 27%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS134176-42ABOVE 44%
SURPRISE0.020.02-0.00ABOVE 49%