De auteur bouwt een winkelconciërgedienst. Aanvankelijk wilde hij met publieke statistieken, Jev en LLM beoordelen of groenten en voedsel goedkoop zijn. Na een adversariële review verschoof dit naar een mechanisme dat wetenschappelijke promotiecriteria plaatst tussen bewijs en actie.
買い物コンシェルジュを作っていたら、思ったより面白いものになってきた 最初は 「野菜や食品が今安いか？」 を公的統計＋Jev＋LLMで判断する仕組み。 でも敵対的レビューをかけて改修していたら、本質が変わった。 今作っているのは EvidenceとActionの間に“科学的な昇格条件”を置く仕組み に近い
De post toont een realtime winkelassistent die GPT-Live-1 combineert met Jev. Terwijl de gebruiker spreekt, toont de interface onmiddellijk overeenkomende producten, zelfs voordat de gespreksbeurt is afgelopen, waarbij Jev de dialoogstatus gebruikt om de interactie aan te sturen.
Toont ego lite, Jev en DeepSeek Flash die 20 Amazon-productbeslissingen in 3,71s voltooien tegenover 54,45s voor GPT-5.6 Sol, beide 10/10.
Jev scoorde 3.000 kindersnacks op nosugarforkids.com op meerdere criteria in 28 seconden voor $ 0,11. Link
