FINDING #2356 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
44.00
ACCEL
+13.00
RETENTION
73.4%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 132 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 132 / 132 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 132 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,286 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,149. Это даёт surprise-индекс 0.00432 (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 44% OF 4186 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4186 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 44%
VELOCITY44.006.00+38.00ABOVE 92%
RETENTION73.4%23.7%+49.8 PPABOVE 97%
FORKS1,848148+1,700ABOVE 93%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 28%