FINDING #153 · 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)
99% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
7.32
ACCEL
+0.26
RETENTION
53.4%
PEAK 2026-06-09 · FORK-RETENTION 0.0% · 659 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
160
FOLLOWERS
93
OWNER ★
668
Engagement Signals
FORKS
121
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 659 / 659 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
zhnt/loushang собрал 659 звёзд за окно, тогда как у автора всего 93 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 160. Это даёт surprise-индекс 0.0366 (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 80% OF 751 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 751 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.02ABOVE 80%
VELOCITY7.326.61+0.71ABOVE 53%
RETENTION53.4%22.2%+31.2 PPABOVE 91%
FORKS12197+24ABOVE 55%
SURPRISE0.040.03+0.01ABOVE 65%