Opus 5.5 + Jev 自动评估竞争广告
作者将近期发布的 Claude Opus 5.5 与 Jev 组合,在营销场景中自动为 120 个竞品广告评分,筛选出 10 个值得改编的,并为每个生成多个版本。
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
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作者将近期发布的 Claude Opus 5.5 与 Jev 组合,在营销场景中自动为 120 个竞品广告评分,筛选出 10 个值得改编的,并为每个生成多个版本。
Aron分享使用 TypeSafe Jev 处理超6亿 tokens,在实时广告活动中发现仅47%的线索符合客户ICP。对比此前用 Claude Code/Clay 阅读409个网站需要38分钟,Jev 大幅提升效率。
Higgsfield 将 Jev 集成为路由器,Jev 与 DeepSeek 将 100 个 AI 头像候选筛选至 20 个,再为这些候选渲染产品 UGC 视频。
作者通过 Claude 和 Pletor_ai MCP 提取 100+ 竞品广告,使用 JEV 在短时间内完成创意评分。
作者实测 JEV 用于 SEO,认为这是一场革命,强调它不是大语言模型,不会写作或聊天,而是直接做出决策。
作者正在BuildTraction工作流中集成TypeSafe Jev,用于发现ICP匹配的潜在客户、分析其帖子和意图,并将最优人选直接加入traction动作,同时草拟示例。
原帖提到 Jev 在客户审计后准备销售线索资格认定工作流时很有用:先把 agent 的建议做初步筛选,再放进 Obsidian。
Tonebird 用你的语气起草回复,Jev 在发送前检查是否遗漏问题、是否做出承诺。
帖子指出研究代理已商品化,真正区分 GTM 赢家的是能将产出转化为排序外联的过滤代理,并称 Jev 能把广撒网变成精准打击。
作者分享用 Jev 帮助朋友分析 Instagram 创作者钩子、映射有效模式并改写为个人风格的工作流。
Jev 在 67 秒内读取 r/PPC、r/googleads、r/FacebookAds 等 6 个 Reddit 社区的 8,502 条帖子,花费 43 美分,发现媒体买家对 AI 工具(ChatGPT、AI 广告工具)的抱怨最多(153 条)。
向 Jev 提供客户报价、品牌指南和产品信息,然后对照检查每份简报或文案,例如标记广告文案中缺乏产品信息支持的声明。