FINDING #265 · 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)
8% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
18.33
ACCEL
-0.50
RETENTION
85.0%
PEAK 2026-07-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 55 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
160
FOLLOWERS
93
OWNER ★
668
Engagement Signals
FORKS
121
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
zhnt/loushang собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 93 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 160. Это даёт surprise-индекс 0.0918 (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 75% OF 1069 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 1069 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.01+0.02ABOVE 75%
VELOCITY18.3315.33+3.00ABOVE 55%
RETENTION85.0%33.3%+51.7 PPABOVE 92%
FORKS12145+76ABOVE 66%
SURPRISE0.090.05+0.04ABOVE 63%