FINDING #2737 · 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)
8% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.93
ACCEL
+0.01
RETENTION
47.8%
PEAK 2026-06-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 208 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
814
FOLLOWERS
99
OWNER ★
3,079
Engagement Signals
FORKS
347
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 208 / 208 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 208 звёзд за окно, тогда как у автора всего 99 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 814. Это даёт surprise-индекс 0.00812 (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 57% OF 6295 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6295 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 57%
VELOCITY6.934.23+2.70ABOVE 66%
RETENTION47.8%29.4%+18.4 PPABOVE 82%
FORKS34792+255ABOVE 80%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 40%