FINDING #1096 · UNIT ID 1239890796
datacurve-ai/deep-swe
Measuring frontier coding agents on original, long-horizon engineering tasks
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
99% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.27
ACCEL
+0.13
RETENTION
10.3%
PEAK 2026-05-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,129 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
355
FOLLOWERS
52
OWNER ★
1,253
Engagement Signals
FORKS
66
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,129 / 1,129 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datacurve-ai/deep-swe собрал 1,129 звёзд за окно, тогда как у автора всего 52 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 355. Это даёт surprise-индекс 0.0159 (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 82% OF 5944 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 82%
VELOCITY6.273.29+2.98ABOVE 72%
RETENTION10.3%11.3%-1.1 PPABOVE 46%
FORKS6699-33ABOVE 36%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 64%