Github Trends®
4978 findingsmedian surprise 0.00481window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1593 · 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

SURPRISE0.00913
ENGAGEMENT0.41
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
5.00
ACCEL
+2.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-17 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
507
FOLLOWERS
157
OWNER ★
3,504

Engagement Signals

FORKS
159
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

NeptuneHub/AudioMuse-AI собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 157 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 507. Это даёт surprise-индекс 0.00913 (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 4978 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 68%
VELOCITY5.005.33-0.33ABOVE 44%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS159346-187ABOVE 36%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 61%