Github Trends®
9675 findingsmedian surprise 0.00741window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 90D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #8765.
FINDING #8765 · UNIT ID 1239890796
datacurve-ai/deep-swe
Measuring frontier coding agents on original, long-horizon engineering tasks
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00659
ENGAGEMENT0.34
FRESHNESS1.55
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
7% OF STARS IN ARCHIVE
[BOT] SUSPECTED STAR BOT — SCORE PENALIZED. SIGNATURES:
S2 · NO EXTERNAL ISSUE/PR AUTHORS DESPITE 100+ STARS
S10 · DEAD CODE, ZERO CONTRIBUTORS, YET STARS KEEP DRIPPING

Growth Telemetry

VELOCITY /D
4.17
ACCEL
-0.22
RETENTION
24.1%
PEAK 2026-09-23 · FORK-RETENTION 81.8% · 125 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
592
FOLLOWERS
89
OWNER ★
2,070

Engagement Signals

FORKS
123
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 125 / 125 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

datacurve-ai/deep-swe собрал 125 звёзд за окно, тогда как у автора всего 89 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 592. Это даёт surprise-индекс 0.00659 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 81.8% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 9%
VELOCITY4.173.80+0.37ABOVE 53%
RETENTION24.1%20.3%+3.9 PPABOVE 58%
FORKS123138-15ABOVE 47%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 47%