FINDING #6133 · 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
18.30
ACCEL
-0.03
RETENTION
44.4%
PEAK 2026-08-08 · FORK-RETENTION 70.0% · 549 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
11,128
FOLLOWERS
1,477
OWNER ★
40,871
Engagement Signals
FORKS
1,948
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 549 / 549 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 549 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,477 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,128. Это даёт surprise-индекс 0.00164 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 70.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 36% OF 9595 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 36%
VELOCITY18.303.67+14.63ABOVE 89%
RETENTION44.4%24.6%+19.8 PPABOVE 85%
FORKS1,948115+1,833ABOVE 95%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 19%