FINDING #2798 · 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
7.86
ACCEL
+1.89
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-07-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 55 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
814
FOLLOWERS
99
OWNER ★
3,079
Engagement Signals
FORKS
347
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 55 / 55 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 55 звёзд за окно, тогда как у автора всего 99 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 814. Это даёт surprise-индекс 0.0092 (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 59% OF 6892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 59%
VELOCITY7.864.14+3.71ABOVE 68%
RETENTION0.0%40.6%-40.6 PPABOVE 0%
FORKS34789+258ABOVE 81%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 45%