FINDING #9029 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S10 · DEAD CODE, ZERO CONTRIBUTORS, YET STARS KEEP DRIPPING
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.00
ACCEL
+0.68
RETENTION
71.4%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 21 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
583
FOLLOWERS
87
OWNER ★
2,044
Engagement Signals
FORKS
123
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 21 / 21 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datacurve-ai/deep-swe собрал 21 звёзд за окно, тогда как у автора всего 87 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 583. Это даёт surprise-индекс 0.00482 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 7% OF 9747 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 7%
VELOCITY3.003.57-0.57ABOVE 42%
RETENTION71.4%33.3%+38.1 PPABOVE 93%
FORKS123104+19ABOVE 54%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 36%