FINDING #1251 · UNIT ID 957658915
humanlayer/12-factor-agents
What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers?
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.84
ACCEL
-0.03
RETENTION
2.1%
PEAK 2026-05-24 · FORK-RETENTION 13.3% · 512 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
11,138
FOLLOWERS
1,478
OWNER ★
40,908
Engagement Signals
FORKS
1,950
ISSUE AUTH
1
PR AUTH
1
UNIQUE STARGAZERS 510 / 512 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 512 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,478 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,138. Это даёт surprise-индекс 0.000254 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 13.3% и 2 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 24% OF 1643 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1643 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 24%
VELOCITY2.842.82+0.02ABOVE 50%
RETENTION2.1%4.7%-2.6 PPABOVE 17%
FORKS1,9501,609+341ABOVE 55%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 33%