Jared stellt OneStar vor, das auf TypeSafes Jev-Modell basiert und es kostengünstig ermöglicht, Fragen an tausende App-Bewertungen zu stellen, um zu zeigen, was Nutzer lieben, warum sie gehen und was sie wünschen. Start auf Product Hunt morgen.
Jev from @typesafeai made it cheap enough to ask the same questions about thousands of app reviews instead of sampling them. That's what OneStar does. Pick any app or game and it shows what people love, why they leave and what they ask for. Product Hunt tomorrow. 60 second demo
Malte Ubl testete Jev von TypeSafe AI in einem bestehenden Klassifikator-Eval: Es sättigte das Eval qualitativ und war 6-mal schneller als Gemini 2.5 Flash Lite.
Der Autor hat eine DuckDB-Erweiterung veröffentlicht, die TypeSafe AIs Jev nutzt, um Zeilen in CSV/Parquet-Dateien oder DuckDB-Tabellen schnell zu klassifizieren – etwa 10 Sekunden für 1k Zeilen, schneller als ein LLM und ergonomischer als ein Klassifikator.
Der Autor fasste jedes Paper mit DeepSeek V4 Flash zusammen und übergab Titel, Zusammenfassung und 24 mögliche Themen an Jev zur Klassifizierung. 1.018 KI-Papers wurden bei 0,08 $ Gesamtkosten und 256 ms medianer End-to-End-Latenz pro Paper verarbeitet.
