THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Новости запусков, объяснения, демо и проекты сообщества вокруг TypeSafe Jev, сгруппированные по темам. Каждая запись ведет к исходному посту в X.
Кураторская подборка · Не полный список · Ручное обновление
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
Автор объединяет недавно выпущенные Claude Opus 5.5 и Jev для маркетингового сценария: автоматическая оценка 120 рекламных объявлений конкурентов, отбор 10 достойных адаптации и создание версий каждого.
Арон делится опытом использования TypeSafe Jev на более чем 605M токенов в реальных кампаниях: только 47% лидов соответствуют ICP клиента. По сравнению с чтением 409 сайтов через Claude Code/Clay за 38 минут, Jev гораздо эффективнее.
Higgsfield подключил Jev в качестве маршрутизатора; Jev и DeepSeek сокращают 100 кандидатов AI-аватаров до 20, затем рендерят UGC-видео продукта для этих кандидатов.
Автор извлекает более 100 рекламных объявлений конкурентов через Claude и MCP Pletor_ai, а затем использует JEV для быстрой оценки креативов.
Автор протестировал JEV для SEO и называет это революцией, подчеркивая, что это не LLM; он не пишет и не общается, а принимает решения.
Автор тестирует TypeSafe Jev в рабочем процессе BuildTraction, чтобы находить перспективных клиентов, соответствующих ICP, анализировать их посты и намерения, добавлять лучших прямо в traction-действие, а также создавать пример.
В посте говорится, что Jev может быть полезен при подготовке рабочего процесса квалификации лидов после аудита клиента: сначала нужно отсортировать предложения агента, а затем перенести шаги в Obsidian.
Tonebird составляет ответы вашим голосом; Jev проверяет перед отправкой, ответили ли вы или дали обещание.
В посте утверждается, что исследовательские агенты стали товаром, а настоящее преимущество в GTM дают фильтрующие агенты, превращающие результаты в ранжированный аутрич; Jev превращает широкую сеть в точечный удар.
Автор рассказывает, как с помощью Jev помог подруге проанализировать хуки Instagram-креаторов, выявить работающие приёмы и переписать их своим голосом.
Jev прочитал 8 502 поста из r/PPC, r/googleads, r/FacebookAds и ещё 3 сабреддитов за 67 секунд и 43 цента и обнаружил, что медиабайеры чаще всего жалуются на ИИ-инструменты, такие как ChatGPT и рекламные ИИ-инструменты (153 поста).
Передайте Jev предложение клиента, бренд-гайдлайны и информацию о продукте, затем проверяйте каждый бриф или текст, например отмечая неподтверждённые заявления в рекламе.