FINDING #889 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
3.92
ACCEL
-0.07
RETENTION
3.7%
PEAK 2026-05-24 · FORK-RETENTION 20.7% · 353 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
10,124
FOLLOWERS
1,284
OWNER ★
37,779
Engagement Signals
FORKS
1,841
ISSUE AUTH
1
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 353 / 353 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 353 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,284 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,124. Это даёт surprise-индекс 0.000386 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 20.7% и 1 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 33% OF 1335 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1335 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 33%
VELOCITY3.922.82+1.10ABOVE 65%
RETENTION3.7%8.4%-4.7 PPABOVE 18%
FORKS1,8411,463+378ABOVE 55%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 43%