FINDING #2151 · UNIT ID 1239890796
datacurve-ai/deep-swe
Measuring frontier coding agents on original, long-horizon engineering tasks
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
10.29
ACCEL
-0.14
RETENTION
84.6%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 33.3% · 72 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
485
FOLLOWERS
71
OWNER ★
1,713
Engagement Signals
FORKS
101
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 72 / 72 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datacurve-ai/deep-swe собрал 72 звёзд за окно, тогда как у автора всего 71 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 485. Это даёт surprise-индекс 0.0196 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 33.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 78% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 78%
VELOCITY10.293.71+6.57ABOVE 78%
RETENTION84.6%38.0%+46.6 PPABOVE 98%
FORKS10186+15ABOVE 54%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 68%