FINDING #6145 · 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
23.14
ACCEL
+0.75
RETENTION
68.5%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 82.6% · 162 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 162 / 162 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 162 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,478 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 11,136. Это даёт surprise-индекс 0.00207 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 82.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 37% OF 9755 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 37%
VELOCITY23.143.71+19.43ABOVE 90%
RETENTION68.5%37.5%+31.0 PPABOVE 91%
FORKS1,95090+1,860ABOVE 96%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 20%