FINDING #4225 · 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
5.14
ACCEL
-0.64
RETENTION
46.7%
PEAK 2026-08-25 · FORK-RETENTION 66.7% · 36 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
878
FOLLOWERS
103
OWNER ★
3,363
Engagement Signals
FORKS
395
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 103 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 878. Это даёт surprise-индекс 0.0056 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 66.7% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 57% OF 9755 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9755 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 57%
VELOCITY5.143.71+1.43ABOVE 61%
RETENTION46.7%37.5%+9.2 PPABOVE 65%
FORKS39590+305ABOVE 83%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 38%