FINDING #2497 · 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)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
37.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 37 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
10,124
FOLLOWERS
1,284
OWNER ★
37,779
Engagement Signals
FORKS
1,841
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 37 / 37 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 37 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,284 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,124. Это даёт surprise-индекс 0.00364 (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 59% OF 6024 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 59%
VELOCITY37.009.00+28.00ABOVE 88%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS1,841495+1,346ABOVE 75%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 45%