สร้างเครื่องวิเคราะห์โพสต์ไวรัลแบบเรียลไทม์ด้วย Jev
Riley Brown สร้างเครื่องวิเคราะห์โพสต์ไวรัลแบบเรียลไทม์ด้วย Jev จาก TypeSafe AI โดยวิเคราะห์ศักยภาพการแพร่กระจาย 0.5 วินาทีหลังหยุดพิมพ์และจัดหมวดหมู่ทวีต
การใช้โมเดล Jev สำหรับจำแนกคำค้นหา SEO
อธิบายการจำแนกคำค้นหาจาก BigQuery ด้วยโมเดล Jev ส่งรายการที่ไม่สามารถระบุได้ไปยัง GPT-5.6 Luna และรวบรวมข้อมูลทราฟฟิกตามหมวดหมู่
Trying Out the Hot AI Model "Jev" for SEO Tasks First up: search query classification ・Extract queries from BigQuery ・Jev determination ・Undetermined ones flow to GPT-5.6 Luna With this, search traffic data can be aggregated by categories like ・Information gathering
· 119 likesOpen on X
More like this
Jev วิเคราะห์โฆษณาสด 724 รายการใน 40 วินาที
Jev วิเคราะห์โฆษณาสด 724 รายการจาก 37 แบรนด์ใน 40 วินาที ครอบคลุมฮุก รูปแบบ ข้อเสนอ CTA ขั้นตอนการรับรู้ และความไม่ตรงกันของหน้าแลนดิ้ง ใช้โทเคนเพียง 9 เซนต์ จะพร้อมใช้ใน @stealads และ MCP
Jev + SuperX: ทำนายการแพร่ระบาดด้วย 61 คำถาม
Jev รวมกับ SuperX สร้าง 61 คำถามต่อโพสต์ใน ~1 วินาที ด้วยค่าใช้จ่าย ~$0.0004 ฝึกจากโพสต์จริง 9,481 โพสต์จาก 207 ครีเอเตอร์ เลือกโพสต์ไวรัล 2 ใน 3 ครั้ง และไม่ให้รางวัลกับเหยื่อตอบกลับ ฟรี ไม่ต้องสมัคร
