FINDING #1291 · UNIT ID 957658915
humanlayer/12-factor-agents
What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers?
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.91
ACCEL
-0.03
RETENTION
2.1%
PEAK 2026-05-24 · FORK-RETENTION 13.3% · 523 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
11,079
FOLLOWERS
1,469
OWNER ★
40,703
Engagement Signals
FORKS
1,944
ISSUE AUTH
1
PR AUTH
1
UNIQUE STARGAZERS 521 / 523 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 523 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,469 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,079. Это даёт surprise-индекс 0.000261 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 13.3% и 2 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 24% OF 1696 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1696 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 24%
VELOCITY2.912.82+0.08ABOVE 52%
RETENTION2.1%4.8%-2.7 PPABOVE 18%
FORKS1,9441,584+361ABOVE 56%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 34%