FINDING #817 · 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)
10% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
15.71
ACCEL
-1.54
RETENTION
41.9%
PEAK 2026-07-10 · FORK-RETENTION 0.0% · 110 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
355
FOLLOWERS
52
OWNER ★
1,253
Engagement Signals
FORKS
66
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 110 / 110 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
datacurve-ai/deep-swe собрал 110 звёзд за окно, тогда как у автора всего 52 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 355. Это даёт surprise-индекс 0.0398 (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 88% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 88%
VELOCITY15.714.14+11.57ABOVE 83%
RETENTION41.9%40.6%+1.3 PPABOVE 52%
FORKS6689-23ABOVE 42%
SURPRISE0.040.01+0.03ABOVE 83%