Dès la deuxième phrase

Écrit pour : Acheteurs techniques · Crédibilité : Des affirmations sans étai d’un bout à l’autre

Un investisseur ou un client continuerait-il à lire ?

Le state lu par Jev

Jev is a System One model: it doesn't write prose, it returns typed decisions with calibrated probabilities. Paste any text below and watch nine of them come back in a single request — charted, shareable, and impossible to parse wrong.

9
questions
1
requête
324 ms
aller-retour
753
jetons d’entrée
0,000032 $US
coût
jev-1.13.0
modèle

Les lectures principales

Clarté de la valeur

Score

Si un inconnu comprend en une lecture.

52 %
moyenne
3.43 sur 4 · Dès la deuxième phrase

Écrit pour

Choice

Le lecteur que ce texte présuppose.

86 %
élevée
Acheteurs techniques à 88 %, sur 5 options
88 % Acheteurs techniques

Crédibilité

Score

Si les affirmations sont étayées.

87 %
élevée
0.16 sur 4 · Des affirmations sans étai d’un bout à l’autre

Tout le reste dans la même requête

Différenciation

Score

Si un concurrent pourrait copier-coller ce texte.

86 %
élevée
2.92 sur 4 · Une différence claire et précise

Utilise de vrais chiffres

Noul

Traction, prix, échelle.

Presque certainement
Probabilité que la réponse soit oui
95 %
Non Pile ou face Oui

Nomme le problème

Noul

Si la douleur est énoncée avant le remède.

Vraiment indécis
Proche du pile ou face — ne branchez pas là-dessus seul
46 %
Non Pile ou face Oui

Chargé de jargon

Noul

Le vocabulaire de la catégorie à la place du fond.

Penche vers oui
Probabilité que la réponse soit oui
67 %
Non Pile ou face Oui

Demande claire

Noul

Ce que le lecteur est censé faire ensuite.

Vraiment indécis
Proche du pile ou face — ne branchez pas là-dessus seul
49 %
Non Pile ou face Oui

Obtiendrait une réponse

Noul

Le test décisif de l’e-mail à froid.

Penche vers non
Probabilité que la réponse soit oui
35 %
Non Pile ou face Oui

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La requête exacte qui a produit ceci

POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone

{
  "state": "Jev is a System One model: it doesn't write prose, it returns typed decisions with calibrated probabilities. Paste any text below and watch nine of them come back in a single request — charted, share…",
  "model": "jev-latest",
  "questions": {
    "value_clarity": {
      "type": "score",
      "instructions": "How quickly does a reader understand what this offers?",
      "criteria": [
        "Never — the value is never stated",
        "Only after several reads",
        "By the end of the paragraph",
        "By the second sentence",
        "Immediately, in the first line"
      ]
    },
    "audience": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Who is this pitch written for?",
      "criteria": {
        "Investors": "Framed around market, traction, and returns",
        "Technical buyers": "Framed around how it works and integrates",
        "Business buyers": "Framed around outcomes, cost, and risk",
        "Consumers": "Framed around personal benefit",
        "Nobody in particular": "Too generic to identify a reader"
      }
    },
    "credibility": {
      "type": "score",
      "instructions": "How well are the claims in this pitch supported?",
      "criteria": [
        "Unsupported assertions throughout",
        "Mostly claims, one soft proof point",
        "A mix of claims and evidence",
        "Most claims carry specifics",
        "Every claim has a number or a name behind it"
      ]
    },
    "differentiation": {
      "type": "score",
      "instructions": "How clearly does this distinguish itself from alternatives?",
      "criteria": [
        "Any competitor could have written it",
        "A vague gesture at being different",
        "A stated difference, unproven",
        "A clear, specific difference",
        "A difference that is hard to copy and easy to verify"
      ]
    },
    "has_numbers": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does the pitch contain specific numbers?"
    },
    "names_the_problem": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does the pitch clearly state the problem it solves?"
    },
    "jargon_heavy": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Is the pitch obscured by jargon?"
    },
    "has_ask": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does the pitch make a clear ask of the reader?"
    },
    "would_reply": {
      "type": "noul",
      "instructions": "If this arrived cold, would the intended reader reply?"
    }
  }
}

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