FINDING #1868 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
11.67
ACCEL
+1.50
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 35 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
812
FOLLOWERS
99
OWNER ★
3,079
Engagement Signals
FORKS
347
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 35 / 35 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 35 звёзд за окно, тогда как у автора всего 99 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 812. Это даёт surprise-индекс 0.0137 (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 63% OF 5024 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5024 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 63%
VELOCITY11.676.67+5.00ABOVE 68%
RETENTION0.0%46.5%-46.5 PPABOVE 0%
FORKS347116+231ABOVE 76%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 49%