FINDING #1167 · 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
15.67
ACCEL
-1.00
RETENTION
27.6%
PEAK 2026-10-16 · FORK-RETENTION 0.0% · 47 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,186
FOLLOWERS
161
OWNER ★
4,318
Engagement Signals
FORKS
476
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 47 / 47 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 47 звёзд за окно, тогда как у автора всего 161 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,186. Это даёт surprise-индекс 0.0128 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 77% OF 4978 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 4978 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 77%
VELOCITY15.675.33+10.33ABOVE 81%
RETENTION27.6%0.0%+27.6 PPABOVE 62%
FORKS476346+130ABOVE 56%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 67%