FINDING #3939 · 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
5.00
ACCEL
+0.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 15 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
876
FOLLOWERS
103
OWNER ★
3,355
Engagement Signals
FORKS
390
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 15 / 15 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 15 звёзд за окно, тогда как у автора всего 103 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 876. Это даёт surprise-индекс 0.00546 (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 59% OF 9558 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 59%
VELOCITY5.005.67-0.67ABOVE 43%
RETENTION0.0%42.9%-42.9 PPABOVE 0%
FORKS390333+57ABOVE 53%
SURPRISE0.010.00+0.00ABOVE 54%