FINDING #595 · 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)
34% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.71
ACCEL
-0.18
RETENTION
27.3%
PEAK 2026-07-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 26 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
41
FOLLOWERS
11
OWNER ★
93
Engagement Signals
FORKS
6
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 26 / 26 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
aws-bench/aws-bench собрал 26 звёзд за окно, тогда как у автора всего 11 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 41. Это даёт surprise-индекс 0.0461 (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 94% OF 9779 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9779 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 94%
VELOCITY3.713.29+0.43ABOVE 54%
RETENTION27.3%36.0%-8.7 PPABOVE 35%
FORKS6170-164ABOVE 4%
SURPRISE0.050.00+0.04ABOVE 92%