FINDING #893 · 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)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
13.33
ACCEL
-4.50
RETENTION
61.1%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 40 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
355
FOLLOWERS
52
OWNER ★
1,253
Engagement Signals
FORKS
66
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 40 / 40 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datacurve-ai/deep-swe собрал 40 звёзд за окно, тогда как у автора всего 52 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 355. Это даёт surprise-индекс 0.0338 (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 82% OF 5024 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 82%
VELOCITY13.336.67+6.67ABOVE 72%
RETENTION61.1%46.5%+14.6 PPABOVE 66%
FORKS66116-50ABOVE 35%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 73%