Opus 5.5 + Jev автоматично оцінює рекламу конкурентів
Автор поєднує нещодавно випущені Claude Opus 5.5 і Jev для маркетингового сценарію: автоматична оцінка 120 реклам конкурентів, відбір 10 вартих адаптації та створення версій кожної.
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Новини запусків, пояснення, демо та проєкти спільноти навколо TypeSafe Jev, впорядковані за темами. Кожен запис веде до джерела в X.
Редакційна добірка · Не повний список · Ручне оновлення
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
Автор поєднує нещодавно випущені Claude Opus 5.5 і Jev для маркетингового сценарію: автоматична оцінка 120 реклам конкурентів, відбір 10 вартих адаптації та створення версій кожної.
Арон ділиться використанням TypeSafe Jev на понад 605M токенів у реальних кампаніях: лише 47% лідів відповідають ICP клієнта. Порівняно з читанням 409 вебсайтів через Claude Code/Clay за 38 хвилин, Jev значно ефективніший.
Higgsfield підключив Jev як маршрутизатор; Jev і DeepSeek фільтрують 100 кандидатів AI-аватарів до 20, а потім рендерять UGC-відео продукту для цих кандидатів.
Автор витягує понад 100 оголошень конкурентів через Claude і MCP Pletor_ai, а потім використовує JEV для швидкої оцінки креативів.
Автор протестував JEV для SEO і називає це революцією, підкреслюючи, що це не LLM; він не пише, не спілкується, а приймає рішення.
Автор тестує TypeSafe Jev у робочому процесі BuildTraction, щоб знаходити потенційних клієнтів, які відповідають ICP, аналізувати їхні пости та наміри, додавати найкращих безпосередньо до traction-дії, а також створювати приклад.
У дописі йдеться, що Jev може бути корисним для підготовки робочого процесу кваліфікації лідів після аудиту клієнта: спершу відсортувати пропозиції агента, а потім перенести кроки в Obsidian.
Tonebird створює відповіді вашим голосом; Jev перевіряє перед надсиланням, чи ви відповіли або пообіцяли.
У пості стверджується, що дослідницькі агенти стали товаром, а справжня перевага в GTM — це фільтрувальні агенти, які перетворюють результати на ранжований аутріч; Jev перетворює широку мережу на точковий удар.
Автор розповідає, як за допомогою Jev допоміг подрузі проаналізувати хуки Instagram-креаторів, виявити робочі патерни та переписати їх її голосом.
Jev прочитав 8 502 дописи з r/PPC, r/googleads, r/FacebookAds та ще 3 сабредітів за 67 секунд і 43 центи й виявив, що медіабаєри найбільше скаржаться на ШІ-інструменти, як-от ChatGPT та рекламні ШІ-інструменти (153 дописи).
Надайте Jev пропозицію клієнта, бренд-гайдлайни та інформацію про продукт, а потім перевіряйте кожен бриф чи текст, наприклад позначаючи непідтверджені заяви в рекламі.