FINDING #2965 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
2.57
ACCEL
-1.50
RETENTION
3.3%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 18 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
405
FOLLOWERS
225
OWNER ★
1,798
Engagement Signals
FORKS
281
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 18 / 18 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
zhnt/loushang собрал 18 звёзд за окно, тогда как у автора всего 225 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 405. Это даёт surprise-индекс 0.00578 (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 69% 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 69%
VELOCITY2.573.14-0.57ABOVE 39%
RETENTION3.3%16.7%-13.3 PPABOVE 19%
FORKS281277+4ABOVE 50%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 59%