FINDING #1020 · 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)
28% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
10.77
ACCEL
+0.04
RETENTION
41.9%
PEAK 2026-07-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 323 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
355
FOLLOWERS
52
OWNER ★
1,253
Engagement Signals
FORKS
66
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 323 / 323 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datacurve-ai/deep-swe собрал 323 звёзд за окно, тогда как у автора всего 52 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 355. Это даёт surprise-индекс 0.0273 (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 84% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 84%
VELOCITY10.774.23+6.53ABOVE 76%
RETENTION41.9%29.4%+12.5 PPABOVE 74%
FORKS6692-26ABOVE 41%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 73%