FINDING #2494 · 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)
11% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
11.50
ACCEL
+0.07
RETENTION
26.0%
PEAK 2026-09-21 · FORK-RETENTION 86.4% · 345 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,186
FOLLOWERS
161
OWNER ★
4,318
Engagement Signals
FORKS
476
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 345 / 345 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 345 звёзд за окно, тогда как у автора всего 161 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,186. Это даёт surprise-индекс 0.00938 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 86.4% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 74% OF 9675 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9675 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 74%
VELOCITY11.503.80+7.70ABOVE 81%
RETENTION26.0%20.3%+5.8 PPABOVE 63%
FORKS476138+338ABOVE 78%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 55%