FINDING #1007 · 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)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
9.86
ACCEL
-0.68
RETENTION
51.6%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 57.1% · 69 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
295
FOLLOWERS
166
OWNER ★
1,290
Engagement Signals
FORKS
212
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 69 / 69 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
zhnt/loushang собрал 69 звёзд за окно, тогда как у автора всего 166 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 295. Это даёт surprise-индекс 0.0294 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 57.1% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 90% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 90%
VELOCITY9.863.71+6.14ABOVE 78%
RETENTION51.6%39.3%+12.2 PPABOVE 70%
FORKS21291+121ABOVE 70%
SURPRISE0.030.01+0.02ABOVE 78%