Während Standard-LLMs noch die erste JSON-Antwort streamen, hat Jev bereits 13 Support-Tickets anhand von 4 strukturierten Kriterien gelöst. Sofortige Klassifizierung schlägt langsame Textgenerierung.
Bonus 2: 13 support tickets in parallel by @0xnoonez While standard LLMs are still streaming the first JSON response, Jev has already resolved 13 support tickets across 4 structured criteria. Instant classification beats slow text generation every time.
Der Autor teilt eine Jev-Erfahrung: Zunächst wirkte es knifflig, doch mit der Denkweise 'die KI keinen Text schreiben lassen' wurde es plötzlich klar. Am Beispiel der Anfragenbearbeitung wird der übliche Ansatz, alles an GPT oder Claude zum Analysieren zu geben, dem anderen Ansatz von Jev gegenübergestellt.
Der Prototyp nutzt KI, um Zögern oder Interesse anhand von Cursorbewegungen oder Verweilen vor dem Klick einzuschätzen, das Kundenverhalten zu beobachten und Erklärungen zu ergänzen oder Vergleiche vorzuschlagen.
Der Autor hat mit Jev und gpt-live-1 eine E-Commerce-Echtzeit-Kundenservice-Demo erstellt, die während des Gesprächs sofort Produktempfehlungen auf Basis der Nutzeräußerung vorschlägt und ein großartiges Erlebnis bietet.
