Le développeur partage le journal du jour 14, intégrant le modèle Jev pour une fonctionnalité d'IA afin de trouver les demandes d'assistance liées, et des tests utilisateurs avec sa sœur ont donné des idées d'amélioration.
Day 14 of Building in Public 3 sentence summary: - integrating #Jev model. exactly what I needed for AI feature - find related support requests - user testing with my sister. quick 30 mins gave 8 enhancement ideas. for example, initially named "public site editor" but renamed
L'auteur partage un retour d'expérience sur Jev : cela semblait délicat au début, mais tout s'est éclairé en le comprenant comme « ne pas laisser l'IA écrire le texte ». En prenant le traitement des demandes comme exemple, l'approche classique consiste à tout confier à GPT ou Claude pour analyse, alors que Jev adopte une approche différente.
Le prototype utilise l'IA pour estimer l'hésitation ou l'intérêt à partir des mouvements du curseur ou de l'arrêt avant le clic, en observant le comportement du client et en complétant les explications ou en suggérant des comparaisons.
L'auteur a créé une démo de service client en temps réel pour le e-commerce avec Jev et gpt-live-1, qui suggère instantanément des produits recommandés en fonction de la parole de l'utilisateur pendant la conversation, offrant une excellente expérience.
