FINDING #3863 · 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)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
35.63
ACCEL
+0.56
RETENTION
26.1%
PEAK 2026-06-29 · FORK-RETENTION 0.0% · 1,069 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
10,149
FOLLOWERS
1,286
OWNER ★
37,886
Engagement Signals
FORKS
1,848
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 1,069 / 1,069 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 1,069 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,286 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,149. Это даёт surprise-индекс 0.0035 (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 43% OF 6829 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6829 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 43%
VELOCITY35.634.07+31.57ABOVE 93%
RETENTION26.1%26.1%+0.0 PPABOVE 50%
FORKS1,84889+1,759ABOVE 96%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 26%