FINDING #4324 · 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
5.86
ACCEL
-0.11
RETENTION
55.6%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 20.0% · 41 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
877
FOLLOWERS
103
OWNER ★
3,355
Engagement Signals
FORKS
390
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 41 / 41 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 41 звёзд за окно, тогда как у автора всего 103 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 877. Это даёт surprise-индекс 0.00639 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 20.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 56% OF 9760 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9760 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 56%
VELOCITY5.863.71+2.14ABOVE 65%
RETENTION55.6%38.0%+17.5 PPABOVE 74%
FORKS39086+304ABOVE 83%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 38%