FINDING #4074 · 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
25.67
ACCEL
+1.00
RETENTION
96.3%
PEAK 2026-08-29 · FORK-RETENTION 33.3% · 77 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 77 / 77 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 77 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,478 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,136. Это даёт surprise-индекс 0.0023 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 33.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 53% OF 8663 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8663 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 53%
VELOCITY25.675.67+20.00ABOVE 89%
RETENTION96.3%41.7%+54.6 PPABOVE 96%
FORKS1,950332+1,618ABOVE 81%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 39%