FINDING #3344 · 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)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.70
ACCEL
-0.07
RETENTION
39.7%
PEAK 2026-08-03 · FORK-RETENTION 88.6% · 141 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
879
FOLLOWERS
103
OWNER ★
3,363
Engagement Signals
FORKS
395
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 141 / 141 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 141 звёзд за окно, тогда как у автора всего 103 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 879. Это даёт surprise-индекс 0.00512 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 88.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 65% OF 9593 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9593 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.00ABOVE 65%
VELOCITY4.703.63+1.07ABOVE 59%
RETENTION39.7%25.0%+14.7 PPABOVE 78%
FORKS395117+278ABOVE 79%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 39%