FINDING #3270 · 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)
2% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
9.29
ACCEL
+0.86
RETENTION
47.4%
PEAK 2026-10-09 · FORK-RETENTION 31.3% · 65 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,164
FOLLOWERS
161
OWNER ★
4,211
Engagement Signals
FORKS
468
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 65 / 65 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 65 звёзд за окно, тогда как у автора всего 161 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,164. Это даёт surprise-индекс 0.00771 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 31.3% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 66% OF 9747 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9747 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 66%
VELOCITY9.293.57+5.71ABOVE 76%
RETENTION47.4%33.3%+14.0 PPABOVE 71%
FORKS468104+364ABOVE 83%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 47%