FINDING #6152 · 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
8.33
ACCEL
+3.00
RETENTION
69.2%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 25 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
12,858
FOLLOWERS
1,701
OWNER ★
47,308
Engagement Signals
FORKS
1,992
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 25 / 25 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 25 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,701 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 12,858. Это даёт surprise-индекс 0.000646 (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 23% OF 8038 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 23%
VELOCITY8.335.67+2.67ABOVE 63%
RETENTION69.2%14.3%+54.9 PPABOVE 82%
FORKS1,992333+1,660ABOVE 82%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 18%