FINDING #1852 · 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)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
16.86
ACCEL
+0.29
RETENTION
54.0%
PEAK 2026-10-14 · FORK-RETENTION 50.0% · 118 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
1,186
FOLLOWERS
161
OWNER ★
4,318
Engagement Signals
FORKS
476
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 118 / 118 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 118 звёзд за окно, тогда как у автора всего 161 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,186. Это даёт surprise-индекс 0.0138 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 50.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 81% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 81%
VELOCITY16.863.14+13.71ABOVE 89%
RETENTION54.0%16.7%+37.4 PPABOVE 87%
FORKS476277+199ABOVE 61%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 74%