FINDING #2551 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
9.00
ACCEL
+3.00
RETENTION
47.1%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 20.0% · 27 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,164
FOLLOWERS
161
OWNER ★
4,211
Engagement Signals
FORKS
468
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 27 / 27 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 27 звёзд за окно, тогда как у автора всего 161 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,164. Это даёт surprise-индекс 0.00747 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 20.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 68% OF 8038 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8038 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 68%
VELOCITY9.005.67+3.33ABOVE 65%
RETENTION47.1%14.3%+32.8 PPABOVE 66%
FORKS468333+136ABOVE 57%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 57%