Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #1720 · 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

SURPRISE0.0197
ENGAGEMENT0.35
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
10.33
ACCEL
+2.00
RETENTION
84.6%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 31 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
484
FOLLOWERS
71
OWNER ★
1,713

Engagement Signals

FORKS
101
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 31 / 31 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datacurve-ai/deep-swe собрал 31 звёзд за окно, тогда как у автора всего 71 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 484. Это даёт surprise-индекс 0.0197 (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 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 82%
VELOCITY10.335.67+4.67ABOVE 71%
RETENTION84.6%42.9%+41.8 PPABOVE 90%
FORKS101333-232ABOVE 29%
SURPRISE0.020.00+0.02ABOVE 75%