FINDING #5557 · UNIT ID 1202063755
akitaonrails/llm-coding-benchmark
Simple benchmark to test the most popular open source and commercial LLMs with automated OpenCode
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
26% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.93
ACCEL
-0.03
RETENTION
29.2%
PEAK 2026-06-17 · FORK-RETENTION 0.0% · 58 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
19,432
FOLLOWERS
18,688
OWNER ★
7,444
Engagement Signals
FORKS
27
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 58 / 58 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
akitaonrails/llm-coding-benchmark собрал 58 звёзд за окно, тогда как у автора всего 18,688 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 19,432. Это даёт surprise-индекс 0.0000993 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 12% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 12%
VELOCITY1.934.23-2.30ABOVE 15%
RETENTION29.2%29.4%-0.2 PPABOVE 49%
FORKS2792-65ABOVE 20%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 4%