FINDING #7722 · 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
4.29
ACCEL
-1.75
RETENTION
21.8%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 30 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
12,941
FOLLOWERS
1,716
OWNER ★
47,544
Engagement Signals
FORKS
2,007
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 30 / 30 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
humanlayer/12-factor-agents собрал 30 звёзд за окно, тогда как у автора всего 1,716 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 12,941. Это даёт surprise-индекс 0.00033 (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 20% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 20%
VELOCITY4.293.14+1.14ABOVE 61%
RETENTION21.8%16.7%+5.1 PPABOVE 57%
FORKS2,007277+1,730ABOVE 84%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 16%