FINDING #279 · UNIT ID 1253654878
zhnt/loushang
AI-native agent harness for coding workflows by python: multi-model LLM orchestration, stateful sessions, tool governance, traceable delivery, and provider routing for GPT, Claude, DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, and MiniMax.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
17.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-14 · FORK-RETENTION 0.0% · 17 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
160
FOLLOWERS
93
OWNER ★
668
Engagement Signals
FORKS
121
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 17 / 17 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
zhnt/loushang собрал 17 звёзд за окно, тогда как у автора всего 93 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 160. Это даёт surprise-индекс 0.0851 (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 64% OF 766 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 766 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.01+0.01ABOVE 64%
VELOCITY17.0016.00+1.00ABOVE 51%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS12135+86ABOVE 77%
SURPRISE0.090.09-0.00ABOVE 49%