Tạo công cụ phân tích bài đăng lan truyền trực tiếp với Jev
Riley Brown đã tạo công cụ phân tích bài đăng lan truyền trực tiếp với Jev của TypeSafe AI. Nó phân tích tiềm năng lan truyền 0,5 giây sau khi ngừng gõ và phân loại tweet.
Sử dụng mô hình Jev để phân loại truy vấn tìm kiếm SEO
Mô tả việc phân loại truy vấn tìm kiếm từ BigQuery bằng mô hình Jev, chuyển các trường hợp không xác định sang GPT-5.6 Luna và tổng hợp dữ liệu lưu lượng theo danh mục.
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 phân tích 724 quảng cáo trực tiếp trong 40 giây
Jev phân tích 724 quảng cáo trực tiếp từ 37 thương hiệu trong 40 giây, bao gồm hook, định dạng, ưu đãi, CTA, giai đoạn nhận thức và sự không khớp trang đích, chỉ dùng 9 xu token, sẽ có trên @stealads và MCP.
Jev + SuperX: Dự đoán lan truyền với 61 câu hỏi
Jev kết hợp với SuperX tạo 61 câu hỏi mỗi bài đăng trong ~1 giây với chi phí ~$0,0004. Được huấn luyện trên 9.481 bài đăng thực từ 207 nhà sáng tạo, chọn bài lan truyền 2 trong 3 lần và không bao giờ thưởng cho mồi trả lời. Miễn phí, không cần đăng ký.
