Creando un analizador de publicaciones virales en vivo con Jev
Riley Brown creó un analizador de publicaciones virales en vivo con Jev de TypeSafe AI. Analiza el potencial viral 0.5 segundos después de dejar de escribir y categoriza el tuit.
Opus 5.5 + Jev evalúa automáticamente anuncios de la competencia
El autor combina Claude Opus 5.5 y Jev, lanzados recientemente, en un caso de uso de marketing: puntúa automáticamente 120 anuncios de la competencia, preselecciona los 10 que merece la pena adaptar y crea versiones de cada uno.
Opus 5.5 + Jev = Automatic scoring of 120 competitor ads, shortlisting the 10 worth adapting, and creating versions of each. Both models came out in the recent days, so I tried them together on a marketing use case, playing to what each one is built for: → Claude Opus 5.5
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Jev desglosó 724 anuncios en vivo de 37 marcas en 40 segundos, cubriendo ganchos, formatos, ofertas, CTA, etapas de conciencia y desajustes de landing page, usando solo 9 centavos de tokens, disponible en @stealads y MCP.
Jev + SuperX: predecir la viralidad con 61 preguntas
Jev combinado con SuperX genera 61 preguntas por publicación en ~1s por ~$0.0004. Entrenado con 9,481 publicaciones reales de 207 creadores, elige la publicación viral 2 de cada 3 veces y nunca recompensa el cebo de respuestas. Gratis, sin registro.
