FINDING #6193 · 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
18.23
ACCEL
-0.13
RETENTION
43.3%
PEAK 2026-08-08 · FORK-RETENTION 66.7% · 547 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
11,079
FOLLOWERS
1,469
OWNER ★
40,703
Engagement Signals
FORKS
1,944
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 547 / 547 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 547 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,469 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,079. Это даёт surprise-индекс 0.00164 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 66.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 35% OF 9591 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 35%
VELOCITY18.233.63+14.60ABOVE 89%
RETENTION43.3%24.8%+18.4 PPABOVE 83%
FORKS1,944120+1,824ABOVE 95%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 19%