FINDING #3210 · UNIT ID 1006258471
FluidInference/FluidAudio
Frontier CoreML audio models in your apps — text-to-speech, speech-to-text, voice activity detection, and speaker diarization. In Swift, powered by SOTA open source.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
6% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.50
ACCEL
-0.17
RETENTION
23.0%
PEAK 2026-07-31 · FORK-RETENTION 97.0% · 165 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
877
FOLLOWERS
103
OWNER ★
3,355
Engagement Signals
FORKS
390
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 165 / 165 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 165 звёзд за окно, тогда как у автора всего 103 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 877. Это даёт surprise-индекс 0.006 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 97.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 67% OF 9591 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9591 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 67%
VELOCITY5.503.63+1.87ABOVE 64%
RETENTION23.0%24.8%-1.9 PPABOVE 46%
FORKS390120+270ABOVE 78%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 43%