إنشاء محلل منشورات فيروسية مباشر باستخدام Jev
أنشأ Riley Brown محلل منشورات فيروسية مباشر باستخدام Jev من TypeSafe AI. يحلل الإمكانات الفيروسية بعد 0.5 ثانية من التوقف عن الكتابة ويصنف التغريدة.
استخدام نموذج Jev لتصنيف استعلامات البحث في SEO
يصف تصنيف استعلامات البحث من BigQuery باستخدام نموذج Jev، وتحويل غير المحددة إلى GPT-5.6 Luna، وتجميع بيانات حركة البحث حسب الفئة.
Trying Out the Hot AI Model "Jev" for SEO Tasks First up: search query classification ・Extract queries from BigQuery ・Jev determination ・Undetermined ones flow to GPT-5.6 Luna With this, search traffic data can be aggregated by categories like ・Information gathering
· 119 likesOpen on X
More like this
Jev يحلل 724 إعلانًا مباشرًا في 40 ثانية
حلل Jev 724 إعلانًا مباشرًا من 37 علامة تجارية في 40 ثانية، شملت الخطافات والتنسيقات والعروض ودعوات الإجراء ومراحل الوعي وعدم تطابق صفحات الهبوط، باستخدام 9 سنتات فقط من الرموز، وسيتوفر في @stealads وMCP.
Jev + SuperX: التنبؤ بالانتشار الفيروسي عبر 61 سؤالاً
Jev مع SuperX يولد 61 سؤالاً لكل منشور في ~1 ثانية بتكلفة ~$0.0004. مدرب على 9,481 منشوراً حقيقياً من 207 منشئين، يختار المنشور الفيروسي في 2 من 3 مرات ولا يكافئ طعم الردود. مجاني، بدون تسجيل.
