FINDING #5132 · UNIT ID 53344691
pyannote/pyannote-audio
Neural building blocks for speaker diarization: speech activity detection, speaker change detection, overlapped speech detection, speaker embedding
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
6.00
ACCEL
0.00
RETENTION
62.5%
PEAK 2026-08-24 · FORK-RETENTION 0.0% · 18 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
3,197
FOLLOWERS
425
OWNER ★
11,733
Engagement Signals
FORKS
1,099
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 18 / 18 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
pyannote/pyannote-audio собрал 18 звёзд за окно, тогда как у автора всего 425 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 3,197. Это даёт surprise-индекс 0.00185 (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 45% OF 9314 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9314 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 45%
VELOCITY6.005.67+0.33ABOVE 52%
RETENTION62.5%40.0%+22.5 PPABOVE 68%
FORKS1,099324+775ABOVE 73%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 34%