FINDING #1325 · UNIT ID 1300599779
aws-bench/aws-bench
aws-bench measures how well AI agents and model combinations perform on real AWS work — diagnosing misconfigurations, provisioning infrastructure, and operating live cloud environments.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
16% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.00
ACCEL
-2.50
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 0.0% · 12 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
41
FOLLOWERS
11
OWNER ★
93
Engagement Signals
FORKS
6
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 12 / 12 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
aws-bench/aws-bench собрал 12 звёзд за окно, тогда как у автора всего 11 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 41. Это даёт surprise-индекс 0.0496 (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 85% OF 9137 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9137 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 85%
VELOCITY4.005.33-1.33ABOVE 32%
RETENTION50.0%40.0%+10.0 PPABOVE 59%
FORKS6353-347ABOVE 3%
SURPRISE0.050.00+0.05ABOVE 90%