Github Trends®
9591 findingsmedian surprise 0.00783window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #2332 · UNIT ID 1239890796
datacurve-ai/deep-swe
Measuring frontier coding agents on original, long-horizon engineering tasks
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0146
ENGAGEMENT0.33
FRESHNESS1.43
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
15% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
7.63
ACCEL
+0.13
RETENTION
71.4%
PEAK 2026-08-17 · FORK-RETENTION 42.1% · 229 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
485
FOLLOWERS
71
OWNER ★
1,713

Engagement Signals

FORKS
101
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 229 / 229 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datacurve-ai/deep-swe собрал 229 звёзд за окно, тогда как у автора всего 71 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 485. Это даёт surprise-индекс 0.0146 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 42.1% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 76%
VELOCITY7.633.63+4.00ABOVE 73%
RETENTION71.4%24.8%+46.6 PPABOVE 99%
FORKS101120-19ABOVE 46%
SURPRISE0.010.01+0.01ABOVE 64%