FINDING #2486 · UNIT ID 1253654878
zhnt/loushang
AI-native agent harness for coding workflows by python: multi-model LLM orchestration, stateful sessions, tool governance, traceable delivery, and provider routing for GPT, Claude, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, and MiniMax.
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
4.86
ACCEL
-1.68
RETENTION
5.0%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 34 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
399
FOLLOWERS
221
OWNER ★
1,776
Engagement Signals
FORKS
277
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 34 / 34 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
zhnt/loushang собрал 34 звёзд за окно, тогда как у автора всего 221 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 399. Это даёт surprise-индекс 0.0111 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 75% OF 9782 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9782 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 75%
VELOCITY4.863.43+1.43ABOVE 62%
RETENTION5.0%25.0%-20.0 PPABOVE 16%
FORKS277179+98ABOVE 60%
SURPRISE0.010.01+0.01ABOVE 65%