Kontrola pitchu

Przy drugim zdaniu

Napisane dla: Kupujących technicznych · Wiarygodność: Niepoparte twierdzenia od początku do końca

Czy inwestor albo klient czytałby dalej?

State, który przeczytał 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
pytań
1
żądanie
324 ms
czas przelotu
753
tokeny wejściowe
0,000032 USD
koszt
jev-1.13.0
model

Najważniejsze odczyty

Jasność wartości

Score

Czy ktoś z zewnątrz łapie to za jednym czytaniem.

52%
średnia
3.43 z 4 · Przy drugim zdaniu

Napisane dla

Choice

Kogo ten tekst zakłada jako czytelnika.

86%
wysoka
Kupujących technicznych przy 88%, spośród 5 opcji
88% Kupujących technicznych

Wiarygodność

Score

Czy twierdzenia są poparte.

87%
wysoka
0.16 z 4 · Niepoparte twierdzenia od początku do końca

Cała reszta w tym samym żądaniu

Wyróżnienie

Score

Czy konkurent mógłby to skopiować i wkleić.

86%
wysoka
2.92 z 4 · Jasna, konkretna różnica

Używa prawdziwych liczb

Noul

Trakcja, ceny, skala.

Niemal na pewno
Prawdopodobieństwo, że odpowiedź brzmi tak
95%
Nie Rzut monetą Tak

Nazywa problem

Noul

Czy ból pada przed lekarstwem.

Naprawdę niepewne
Blisko rzutu monetą — nie rozgałęziaj się na tym samym
46%
Nie Rzut monetą Tak

Przeładowane żargonem

Noul

Język kategorii zamiast treści.

Skłania się ku tak
Prawdopodobieństwo, że odpowiedź brzmi tak
67%
Nie Rzut monetą Tak

Ma jasną prośbę

Noul

Co czytelnik ma zrobić dalej.

Naprawdę niepewne
Blisko rzutu monetą — nie rozgałęziaj się na tym samym
49%
Nie Rzut monetą Tak

Doczekałby się odpowiedzi

Noul

Próba ognia zimnego maila.

Skłania się ku nie
Prawdopodobieństwo, że odpowiedź brzmi tak
35%
Nie Rzut monetą Tak

Udostępnij ten odczyt

Każdy z linkiem może go zobaczyć, a on pojawia się w Przeglądaj.

Opublikuj na X
Dokładne żądanie, które to wyprodukowało

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?"
    }
  }
}

Skieruj Jeva na własny tekst

Dziewięć typowanych odpowiedzi, jedno żądanie, około pół sekundy. Wybierz soczewkę albo napisz własne pytania.