FINDING #2566 · 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)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
26.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-30 · FORK-RETENTION 0.0% · 26 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
11,136
FOLLOWERS
1,478
OWNER ★
40,908
Engagement Signals
FORKS
1,950
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 26 / 26 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 26 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,478 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,136. Это даёт surprise-индекс 0.00233 (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 50% OF 5157 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5157 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 50%
VELOCITY26.009.00+17.00ABOVE 82%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS1,950436+1,514ABOVE 77%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 34%