FINDING #1841 · 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)
25% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.91
ACCEL
+0.02
RETENTION
12.6%
PEAK 2026-06-15 · FORK-RETENTION 0.0% · 622 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
814
FOLLOWERS
99
OWNER ★
3,079
Engagement Signals
FORKS
347
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 622 / 622 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
FluidInference/FluidAudio собрал 622 звёзд за окно, тогда как у автора всего 99 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 814. Это даёт surprise-индекс 0.00809 (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 71% OF 6380 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 6380 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 71%
VELOCITY6.913.99+2.92ABOVE 69%
RETENTION12.6%17.1%-4.5 PPABOVE 38%
FORKS34790+258ABOVE 82%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 41%