FINDING #3572 · 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
49.71
ACCEL
-1.57
RETENTION
34.0%
PEAK 2026-07-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 348 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 348 / 348 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 348 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,286 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 10,149. Это даёт surprise-индекс 0.00488 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 49% OF 6993 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6993 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 49%
VELOCITY49.713.71+46.00ABOVE 95%
RETENTION34.0%32.1%+2.0 PPABOVE 55%
FORKS1,84893+1,755ABOVE 96%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 34%