diff --git a/raw/xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md b/raw/xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md new file mode 100644 index 0000000..50307ca --- /dev/null +++ b/raw/xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md @@ -0,0 +1,62 @@ +--- +type: xpost +source_url: https://x.com/instantricecook/status/2100814590300889426 +retrieved: 2026-09-18 +author: "@instantricecook" +is_thread: false +tags: [jev, typesafe-ai, computer-use, sprachsteuerung, macos, demo, andy-gao] +--- + +# Andy Gao: sprachgesteuerter Mac-Computer-Use mit Jev (18.09.2026) + +## Post (Wortlaut) + +> I built a voice controlled computer-use for my mac using @typesafeai's Jev and it's INSANE how fast it is! +> +> I can dictate "open the notes app and create..." and the app opens before I even finish my sentence. + +## Metadaten + +- **URL:** https://x.com/instantricecook/status/2100814590300889426 (von Pit Weber in OME Topic „JEV" geteilt, 18.09.2026 22:45 UTC) +- **Autor:** Andy Gao ([@instantricecook](https://x.com/instantricecook), **563 Follower**, verifiziert, Konto seit 26.07.2020; Bio „simplicity is the ultimate sophistication / working on something new"; Website http://gao.haus) +- **Erstellt:** 18.09.2026 05:10:04 UTC +- **Engagement (Abruf 18.09.2026 ~22:45 UTC, ~17,6 h nach Veröffentlichung):** **139.442 Views · 2.038 Likes · 79 Retweets** +- **Medium:** ein Video, 48,083 s, 1920×1080 +- **Typ:** Einzelpost, keine Thread-Fortsetzung + +## Das Video (lokal ausgewertet) + +Heruntergeladen (6.580.959 Byte) und ausgewertet: **STT-Transkript** (xAI Grok STT, `en`, 428 Zeichen) plus **neun Standbilder** (imageio-ffmpeg, Sekunden 1/6/12/18/24/30/36/42/47). + +**Gesprochene Befehle (vollständiges Transkript):** + +> Alright, can you open up the Notes app for me? And once you're there, can you create a new note? And inside this new note, let's make the title say "Hello." Great, great. Okay. let's move on and can you open up the Arc browser? And once you're there, can you Google search Norbert Wiener? now, can you open up x.com? Nice, nice. Okay. Now can you open up the photo booth and let's take a picture of me? Cool, awesome, thank you. + +**Beobachtungen aus den Standbildern:** + +- **Überlagerung:** Am oberen Bildschirmrand liegt eine schwarze Pille mit dem **live transkribierten Sprechtext** — abgeschnitten jeweils am aktuellen Sprechfortschritt. +- **Ablauf:** Notes (mit Ordner „testing") → neue Notiz mit Titel „hello" → Arc-Browser → Google-Suche „Norbert Wiener" → x.com → Photo Booth mit Drei-Sekunden-Countdown und Auslösung. +- **Kein Code, kein Terminal, keine Zahlen:** In keinem der neun Bilder ist ein Jev-Aufruf, ein Schema, ein Log, eine Latenzangabe oder ein Modellname sichtbar. Das Video zeigt ausschließlich den Desktop-Ablauf mit Sprech-Überlagerung. +- **Sichtbare Systemuhr:** 12:46 AM (18.09.2026). Die Notizen-Liste zeigt ältere Einträge mit 12:42 und 12:43 AM — die Aufnahme fand also nach vorherigen Testläufen statt. + +## Beleg zur Kernaussage des Posts + +Der Post behauptet, die App öffne sich, **bevor** der Satz beendet ist. Dafür gibt es im Videomaterial einen Beleg: + +- Bild bei Sekunde 6 zeigt den abgeschnittenen Sprechtext „…en up the Notes app for me? And, um," — bei bereits **geöffnetem Notes-Fenster**. +- Bild bei Sekunde 12 zeigt „…ew node, let's make the title say hello." — bei bereits **angelegter Notiz mit Titel „hello"**. + +Die Zielzustände sind also sichtbar, während der zugehörige Satz im Transkript-Overlay noch unvollständig ist. Das stützt die Aussage „before I even finish my sentence" **innerhalb des gezeigten Ablaufs**. + +## Was das Video nicht zeigt + +- **Keine Messung:** keine Latenzwerte, keine Token-Zahlen, keine Kosten, kein Vergleich gegen eine Alternative. +- **Kein Nachweis des Anteils von Jev:** ob Jev hier Intent und Parameter entscheidet oder ob Teilergebnisse der Spracherkennung direkt vorgefertigte App-Aktionen auslösen, ist aus dem Material nicht ableitbar. +- **Kein Code, kein Repo, kein Aufbau:** Der Autor nennt keine Implementierung; „working on something new" ist die einzige Andeutung eines Projekts. +- **Eng begrenzte Aufgabentypen:** Notes, Arc, Google, x.com, Photo Booth — sämtlich lokal skriptbare Standard-Applikationen mit eindeutigen Verben und Objekten. Keine mehrstufige, zustandsabhängige Aufgabe (Dialoge, Fehlerfälle, Formulare, Anmeldungen). + +## Offene Punkte + +- ⚠️ Selbstveröffentlichung eines einzelnen Entwicklers; keine Reproduktion, kein Vergleichslauf. +- ⚠️ Der Autor steht in keiner erkennbaren Beziehung zu TypeSafe; ob er Tester, Nutzer oder Partner ist, ist nicht angegeben. +- Ob die Demo mit mehreren aufeinanderfolgenden Befehlen unter Zustandsänderungen stabil bleibt, ist nicht gezeigt (die Kette ist sequenziell und vorhersehbar). diff --git a/wiki/concepts/agents/jev-sprachsteuerung-computer-use.md b/wiki/concepts/agents/jev-sprachsteuerung-computer-use.md new file mode 100644 index 0000000..ec0f82e --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/agents/jev-sprachsteuerung-computer-use.md @@ -0,0 +1,73 @@ +--- +created: 2026-09-18 +updated: 2026-09-18 +sources: [xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md] +tags: [concept, agents, jev, computer-use, sprachsteuerung, macos, intent-routing, desktop-agent, demo-kritik] +--- + +# Sprachsteuerung als Computer-Use — Jev als Desktop-Agent (Demo 18.09.2026) + +> **Quelle:** Andy Gao ([@instantricecook](https://x.com/instantricecook), 563 Follower), X-Post vom 18.09.2026 ([[../../people/andy-gao.md|Person]]), geteilt von Pit in OME Topic „JEV". Video (48 s) lokal ausgewertet: STT-Transkript + neun Standbilder. Raw: `raw/xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md`. + +## Was gezeigt wird + +Ein Mac-Agent, der **gesprochene Befehle** in Desktop-Aktionen übersetzt. Kette im Video: + +1. „open up the Notes app" → Notes öffnet +2. „create a new note … title say hello" → neue Notiz mit Titel „hello" +3. „open up the Arc browser" → Arc öffnet +4. „Google search Norbert Wiener" → Suchergebnisseite +5. „open up x.com" → x.com lädt +6. „open up the photo booth and let's take a picture of me" → Photo Booth mit 3-Sekunden-Countdown, Auslösung + +Am oberen Bildschirmrand läuft eine schwarze Pille mit dem **live transkribierten Sprechtext**. + +## Warum das der passende Anwendungsfall für ein Entscheidungsmodell ist + +Sprachsteuerung zerfällt in zwei sehr unterschiedliche Teile: + +- **Sprache → Absicht:** welches Verb, welches Objekt, welche Parameter. Das ist eine **Klassifikationsaufgabe** — genau der Slot von Jev (Choice für die App, Score für die Sicherheit der Deutung, Boolean für „Befehl vollständig?"). +- **Absicht → Desktop:** Fenster finden, fokussieren, Zustand prüfen, Erfolg verifizieren. Das ist **klassische Automatisierung** und der eigentliche Fehlerort. + +Die Demo zeigt den ersten Teil überzeugend und den zweiten nur für triviale Fälle. Das ist keine Schwäche des Videos, sondern die korrekte Grenze der Aussage: Ein Entscheidungsmodell beschleunigt die Deutung, nicht die Zustandsprüfung. + +## Prüfung der Kernaussage (lokal, am Material) + +Der Post behauptet, die App öffne sich „before I even finish my sentence". Diese Aussage lässt sich am Video **prüfen**, weil Sprech-Overlay und Bildschirminhalt gleichzeitig sichtbar sind: + +| Beobachtung | Beleg | +|---|---| +| Notes-Fenster offen, während der Satz noch läuft | Standbild Sekunde 6: Overlay zeigt „…en up the Notes app for me? And, um," — Notes ist bereits offen | +| Notiz „hello" existiert, während der Auftrag noch läuft | Standbild Sekunde 12: Overlay zeigt „…ew node, let's make the title say hello." — Notiz mit Titel „hello" liegt bereits vor | + +**Ergebnis:** Innerhalb dieses Ablaufs ist die Aussage zutreffend — die Zielzustände sind sichtbar, während der zugehörige Satz im Overlay noch unvollständig ist. Das ist die belastbarste Einzelaussage der ganzen Jev-Demo-Welle (siehe [[../llm/jev-praxis-demos.md]]): nicht „Jev ist schnell", sondern **hier ist die Gleichzeitigkeit von Sprechen und Ausführung sichtbar**. + +## Was die Demo nicht belegt + +- ⚠️ **Keine Messung** — keine Latenz, keine Tokens, keine Kosten, kein Vergleichslauf. +- ⚠️ **Kein Nachweis des Jev-Anteils** — ob Jev Intent und Parameter entscheidet oder ob Teilergebnisse der Spracherkennung direkt vorgefertigte App-Aktionen auslösen („open notes" → Makro), ist aus dem Material nicht ableitbar. Ein lokales STT mit Schlüsselwort-Matching würde dieselben Bilder erzeugen. +- ⚠️ **Nur lokal skriptbare Standard-Apps** — Notes, Arc, Google, x.com, Photo Booth. Alle mit eindeutigem Verb und Objekt, keine Dialoge, keine Formulare, keine Anmeldung, kein Fehlerfall. +- ⚠️ **Kein Code, kein Repo** — der Autor schreibt nur „working on something new". +- ⚠️ **Reihenfolge vorhersehbar** — die Kette ist sequenziell und aus früheren Läufen bekannt (Notes-Liste zeigt Einträge von 12:42 und 12:43 AM, die Aufnahme um 12:46 AM). + +## Einordnung + +- **Der Desktop ist der nächste natürliche Ort für Entscheidungsmodelle.** Wenn jede UI-Aktion eine Millisekunden-Entscheidung ist, wird ein Desktop-Agent von einem Denk-Problem zu einem Verdrahtungsproblem. Die Demo zeigt genau diesen Übergang — sie verkauft Geschwindigkeit als Erlebnis, nicht als Zahl. +- **Die eigentlichen Hürden liegen hinter dem Video.** Für offene, mehrstufige Desktop-Aufgaben zählen Fehlertoleranz, Rechte (welche App darf was), Zustandsprüfung („ist die Notiz wirklich angelegt?") und Wiederaufsetzen nach Fehlern. Nichts davon ist hier zu sehen — und nichts davon löst ein schnelleres Klassifikationsmodell allein. +- **Gegenstück zur Schach-Lehre.** Beim Schach ([[../llm/jev-praxis-demos.md]]) gewann Jev über die Zeit, obwohl es schlechter spielte. Hier ist es umgekehrt: Das Tempo **ist** der Nutzen, weil die Aufgabe (Deutung eines kurzen Befehls) pro Schritt trivial ist. Wo die Aufgabe pro Schritt trivial und die Kette kurz ist, trägt das Modell; wo Schritte mehrdeutig werden, entscheidet wieder der Zustand, nicht die Geschwindigkeit. + +## Offene Punkte + +- Offen: wie der Agent Fehler erkennt (Notiz nicht angelegt, App blockiert, Berechtigung fehlt). +- Offen: wie Berechtigungen gesetzt sind — ein Desktop-Agent mit Freigabe für Notes, Browser und Kamera ist ein Sicherheitsthema, das im Video nicht vorkommt. +- Offen: ob Jev hier über den Vercel AI Gateway, die TypeSafe-API oder lokal läuft. +- Offen: ob die Live-Transkription (Overlay am Bildschirmrand) Teil des Agenten ist oder ein separates Diktat-Werkzeug. + +## Verwandte Wiki-Seiten + +- [[../llm/jev-praxis-demos.md]] — Demo-Welle und Belastbarkeits-Abstufung +- [[../llm/system-one-models-jev.md]] — Modell, RLCD, Benchmarks +- [[../../people/andy-gao.md]] — Autor der Demo +- [[ai-agents-2026.md]] — Agent-Frameworks und Computer-Use +- [[harness-loop-graph-engineering.md]] — Schleifen- und Werkzeug-Ebene +- [[../llm/jev-vercel-ai-gateway.md]] — Zugangswege (Gateway, Waitlist) diff --git a/wiki/concepts/llm/jev-praxis-demos.md b/wiki/concepts/llm/jev-praxis-demos.md index 1220490..406dbd0 100644 --- a/wiki/concepts/llm/jev-praxis-demos.md +++ b/wiki/concepts/llm/jev-praxis-demos.md @@ -26,6 +26,7 @@ Zwischen dem Launch (15.09.2026) und dem 18.09.2026 entstand eine Welle von **Ba | **Agent mit Jev-Modellrouter** | [[../../people/riley-brown.md|Riley Brown]] (17.09.2026) | Jev als Router-Entscheider im Agenten (deckt sich mit TypeSafes dokumentiertem Muster „nächsten Tool/Subagent wählen") | ⚠️ Ankündigung | | **„Tesla FSD nachgebaut in <1 h"** | [[../../people/justin-schroeder.md|Justin Schroeder]] (16.09.2026) | 568.108 Views, 4.580 Likes — der viralste Einzelpost nach der Ankündigung | ⚠️⚠️ **Höchstgradig vage**: „rebuilt Tesla Full Self Driving" beschreibt keinen messbaren Aufbau; mit Abstand die schwächste Evidenz der Reihe | | **Melee spielen** | [[../../people/alex-the-alex.md|@The_Alex]] (17.09.2026) | Spielentscheidungen im Loop | ⚠️ Kleiner Post (2.478 Views) | +| **Sprachsteuerung Mac** (Notes, Arc, Google, x.com, Photo Booth) | [[../../people/andy-gao.md|Andy Gao]] (18.09.2026) | Sprechbefehl → UI-Aktion; App offen, während der Satz noch läuft. **Lokal ausgewertet** (STT + 9 Standbilder): Zielzustände sichtbar, während das Transkript-Overlay unvollständig ist — belastbarste Einzelaussage der Welle | ⚠️ Keine Messung, kein Code; ein lokales STT mit Schlüsselwort-Matching würde dieselben Bilder erzeugen | Zur Vorsicht bei der Zuordnung: Die Zuschreibungen stammen aus der **Quellenliste des Videos** und den dort verlinkten Posts, nicht aus einer Video-Auswertung. @@ -59,6 +60,7 @@ Nachteile: Demos sind nicht reproduzierbar, nicht kontrolliert und fast immer se - [[../../institutions/typesafe-ai.md]] — Anbieter - [[../../people/matthew-berman.md]] — Kanal, der die Welle gebündelt hat - [[../../people/diogo-almeida.md]] — Ankündigungspost 15.09.2026 +- [[../agents/jev-sprachsteuerung-computer-use.md]] — Sprachsteuerung als Computer-Use (Andy Gao, lokal geprüft) - [[../agents/harness-loop-graph-engineering.md]] — Schleifen-Ebene - [[../agents/agent-budget-breaker.md]] — Kostendeckel und Freigrenzen - [[harness-vs-standalone-chat-llm.md]] — Gate vs. Generierung diff --git a/wiki/index.md b/wiki/index.md index f5b459b..728e5ef 100644 --- a/wiki/index.md +++ b/wiki/index.md @@ -2,7 +2,8 @@ *Auto-generated: 2026-07-07* -*Letzte Aktualisierung: 2026-09-18 (223. Update — Jev-Episode per Briefing-Transcript: Token-Aufschlüsselung und Episodenzahlen. Anlass: Pit postete in OME Topic „JEV" das fertige deutsche Audio-Briefing (09:42) zur Episode „Jev is HERE. How to use it" (Isenberg/Vogel) als mp4. **Transkribiert** mit `~/workspace/scripts/grok-stt.sh --language de` (xAI Grok STT, 8.677 Zeichen, exit 0; STT-Fehler im Rohtext belassen: JEF/Jeff/Jed=Jev, Eisenberg=Isenberg, Ryan Fogel=Vogel, Vessel Gateway=Vercel AI Gateway). **Neue Zahlen:** 1.700 E-Mails · **4,2 Mio. Input-Token · 500k Output-Token · 18 US-Cent** (gegen `4,2 Mio. × $0,042 = $0,176` gerechnet → plausibel; die „~$0,16" einer Auto-Videobeschreibung ist Rundungsvariante), **~200 ms pro Anfrage** (⚠️ Briefing-Verdichtung der 70–500-ms-Spanne), **17 Highlights aus 1,1 Mio. Token in ~3 s** (Clipping), **Flug Zürich→London in 7,1 s** vs. 1–3 min bei herkömmlichen Agenten, Lead-Score 0–1 mit „98 % Qualität". ⚠️ Nur im Briefing, kein Originaltranscript — alle Episodenzahlen nicht am Original prüfbar. **These des Briefings:** Arbeit verschiebt sich „zu 100 % auf das Design der Aufgabenstruktur" — nicht Antworten sind das Produkt, sondern **Kategorien-Design**. Wiki: `concepts/llm/jev-vercel-ai-gateway.md` (neuer Abschnitt „Episodeninhalt (Briefing-Transkript)", Kennzahlen-Tabelle, 18-Cent-Herkunft präzisiert). Raw: `raw/other/2026-09-18_herman-briefing-jev-transcript.md` (neu — Volltext + Zahlen-Deckungstabelle).)* +*Letzte Aktualisierung: 2026-09-18 (224. Update — Jev als Desktop-Agent: sprachgesteuerter Mac-Computer-Use (Andy Gao) — **lokal geprüft**. Anlass: X-Link von Pit in OME Topic „JEV" (22:45 UTC). Post: 563-Follower-Account, aber **139.442 Views / 2.038 Likes** in ~17,6 h. **Video lokal ausgewertet** (6,58 MB, 48 s): STT-Transkript (Grok STT, `en`, 428 Zeichen) + **9 Standbilder** (imageio-ffmpeg nachinstalliert, da das `ffmpeg-static`-Symlink-Ziel fehlt). **Kernaussage am Material bestätigt:** Standbild Sekunde 6 zeigt das Overlay „…en up the Notes app for me? And, um," bei **bereits offenem Notes-Fenster**; Sekunde 12 zeigt „…ew node, let's make the title say hello." bei **bereits angelegter Notiz mit Titel „hello"** — Zielzustände sichtbar, während der Satz noch läuft. Damit ist die Post-Behauptung „opens before I even finish my sentence" für diesen Ablauf belegt (belastbarste Einzelaussage der ganzen Demo-Welle). Kette: Notes → neue Notiz → Arc → Google „Norbert Wiener" → x.com → Photo Booth (Countdown, Auslösung). Screenshot-Analyse fand **kein Terminal, kein Schema, keine Latenz-/Modellangabe** — nur Desktop-Ablauf mit Live-Transkript-Overlay. ⚠️ Keine Messung, kein Code/Repo, kein Nachweis des Jev-Anteils (ein lokales STT + Schlüsselwort-Matching würde dieselben Bilder erzeugen), nur lokal skriptbare Standard-Apps. Wiki: `concepts/agents/jev-sprachsteuerung-computer-use.md` (neu — Demo-Auswertung, Prüfung der Kernaussage, Gegenstück zur Schach-Lehre), `people/andy-gao.md` (neu); Update `concepts/llm/jev-praxis-demos.md` (Zeile + Cross-Ref). Raw: `raw/xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md` (neu).)* +*Vorherige Aktualisierung: 2026-09-18 (223. Update — Jev-Episode per Briefing-Transcript: Token-Aufschlüsselung und Episodenzahlen. Anlass: Pit postete in OME Topic „JEV" das fertige deutsche Audio-Briefing (09:42) zur Episode „Jev is HERE. How to use it" (Isenberg/Vogel) als mp4. **Transkribiert** mit `~/workspace/scripts/grok-stt.sh --language de` (xAI Grok STT, 8.677 Zeichen, exit 0; STT-Fehler im Rohtext belassen: JEF/Jeff/Jed=Jev, Eisenberg=Isenberg, Ryan Fogel=Vogel, Vessel Gateway=Vercel AI Gateway). **Neue Zahlen:** 1.700 E-Mails · **4,2 Mio. Input-Token · 500k Output-Token · 18 US-Cent** (gegen `4,2 Mio. × $0,042 = $0,176` gerechnet → plausibel; die „~$0,16" einer Auto-Videobeschreibung ist Rundungsvariante), **~200 ms pro Anfrage** (⚠️ Briefing-Verdichtung der 70–500-ms-Spanne), **17 Highlights aus 1,1 Mio. Token in ~3 s** (Clipping), **Flug Zürich→London in 7,1 s** vs. 1–3 min bei herkömmlichen Agenten, Lead-Score 0–1 mit „98 % Qualität". ⚠️ Nur im Briefing, kein Originaltranscript — alle Episodenzahlen nicht am Original prüfbar. **These des Briefings:** Arbeit verschiebt sich „zu 100 % auf das Design der Aufgabenstruktur" — nicht Antworten sind das Produkt, sondern **Kategorien-Design**. Wiki: `concepts/llm/jev-vercel-ai-gateway.md` (neuer Abschnitt „Episodeninhalt (Briefing-Transkript)", Kennzahlen-Tabelle, 18-Cent-Herkunft präzisiert). Raw: `raw/other/2026-09-18_herman-briefing-jev-transcript.md` (neu — Volltext + Zahlen-Deckungstabelle).)* *Vorherige Aktualisierung: 2026-09-18 (222. Update — Jev-Benchmarklage: Evals-Seite lokal ausgewertet + Vercel-`fx`-Guardrail-Tausch + Label-Kritik. Anlass: Zusammenfassung von DeltaKralle (@DeltaKrallenbot) in OME Topic „JEV", die Jev als „auf Augenhöhe mit Luna/Terra/Sonnet 5, **über Opus 5**" beschreibt — **invertiert**. **Lokal verifiziert:** [evals.typesafe.ai](https://evals.typesafe.ai/) HTTP 200/65.008 Byte, Text vollständig extrahierbar. Aggregat (Workflow-Modus, vier Workflows gleichgewichtet): **Jev 67,8 % · $0,0004 · 0,4 s** · luna 66,8 %/$0,0033/12,9 s · terra **67,9 %**/$0,0304/10,1 s · sonnet 5 **67,8 %**/$0,1174/78,1 s · **sol 74,1 %**/$0,0836/23,3 s · **opus 5 73,1 %**/$0,1761/37,8 s · haiku 4.5 53,6 % · DS v4 flash 64,4 % · DS v4 pro 65,5 %. Jev liegt also **auf Augenhöhe mit Terra/Sonnet 5, einen Punkt über Luna — und ~5 Punkte UNTER Opus 5 sowie ~6 unter Sol.** Je Workflow streut das Mittel stark: Customer Service 76,0 % (sol 78,3), Agent Trace 71,6 % (sol 76,6), Security Incidents 61,7 % (opus 5 66,2), **Invoice Processing 61,8 % (sol 79,1 — fast 18 Punkte zurück)**. Referenzlabels = Durchschnitt aus GPT-6 Astra + Fable 5.1 (kein Mensch, keine Ground Truth; wer gegen einen gemeinsamen Blindfleck richtig liegt, wird abgewertet); Seite legt Harness-Annahme offen („we assume that the code is correct"). **Zweiter Neubefund:** Vercel-CEO Guillermo Rauch ([@rauchg](https://x.com/rauchg), 871.158 Follower) tauscht den Sicherheits-Reviewer in `fx` (Modus „auto", prüft jeden Befehl) von GPT-5.6 Luna auf Jev — „up to 18x faster (p95) and more accurate", „likely new default"; Vercel-Bauer Pranit (@fazxes): „~5-18x faster and more accurate". ⚠️ **Benchmark nicht veröffentlicht.** Wiki: `people/gabriel-anhaia.md` (neu — Autor der Label-Kritik + Prüf-Maßstab für Guardrail-Tausche); Update `concepts/llm/system-one-models-jev.md` (neue Abschnitte „Benchmark-Lage" und „Guardrail-Tausch bei Vercel fx", Genauigkeits-Fehllektüre markiert, offene Punkte korrigiert). Raw: `raw/other/2026-09-17_typesafe-workflow-evals.md` (neu), `raw/blog/2026-09-17_devto-jev-vs-luna-bake-off.md` (neu).)* *Vorherige Aktualisierung: 2026-09-18 (221. Update — Jev praktisch: Berman-Video + Demo-Welle + Ankündigungspost. Anlass: YouTube-Link „We need to talk about Jev..." (Matthew Berman, 18.09.2026, 12:30, 82.291 Views, **mit Werbekennzeichnung**/Sponsor Zapier) von Pit Weber in OME Topic „JEV". ⚠️ **Kein Transcript** — yt-dlp „Sign in to confirm you're not a bot" (auch mit `--js-runtimes node`), kein `captionTracks`, Firecrawl lieferte nur Consent-/401-Seite, Crawl4AI startet nicht (Playwright-Binary fehlt), Transkriptdienste 403/522; auswertbar waren Beschreibung, Quellenliste und Aufrufzahl. **Aufgelöste Quellenliste des Videos** (fxtwitter): Diogo Almeida Launch-Post (15.09.2026, **34,9 Mio. Views/69.647 Likes** — nennt **Spannen** „20-200x faster"/„40-400x cheaper", nicht 200×/400× als Erwartungswert), AI/ML API Schach-Test (Jev vs. Fable 5.1: materiell unterlegen, **Sieg auf Zeit**, ~2,6 s/Zug vs. 6–15 s; vs. GPT-6 Astra: **Matt in 18 Zügen**), kitze „Unclutter" (Ad-/Slop-Blocker, BYOK/Open Source), Riley Brown („agent with model router powered by Jev"), Justin Schroeder („rebuilt Tesla FSD in <1 h" — viralster und inhaltsleerster Post der Reihe), @The_Alex (Melee). Wiki: `concepts/llm/jev-praxis-demos.md` (neu — Demos als Tabelle mit Belastbarkeits-Abstufung, Zeitökonomie als Kernbefund), `people/matthew-berman.md`, `people/kitze.md`, `people/riley-brown.md`, `people/justin-schroeder.md`, `people/alex-the-alex.md` (alle neu), `institutions/ai-ml-api.md` (neu); Updates `concepts/llm/system-one-models-jev.md` (Ankündigungspost + Demo-Welle), `people/diogo-almeida.md` (Launch-Post + Views). Raw: `raw/youtube/2026-09-18_berman-jev.md` (neu), `raw/xpost/2026-09-15_almeida-jev-launch-post.md` (neu).)* *Vorherige Aktualisierung: 2026-09-18 (220. Update — Jev-Verteilung: Greg Isenbergs „Jev is HERE"-Post (18.09.2026, 18:41 UTC; 29.661 Views / 415 Likes bei Abruf) und die Gateway-Listung. Anlass: X-Link von Pit Weber in OME Topic „JEV". **Lokal verifiziert (18.09.2026, HTTP 200 mit auswertbarem Text):** Der Vercel AI Gateway führt `typesafe-ai/jev` seit 16.09.2026 — AI SDK 7.0.105+ mit `experimental evaluate`, Frage-Typen Choice/Score/Boolean, ein gemeinsames `state` + Map benannter `questions`, Choice-/Score-Confidence unter `result.providerMetadata.typesafe.confidence`, Zero Data Retention und No Training per Request, Abrechnung gegen Gateway-Budgets; Gateway-Preis **$0.04/1M Input** (gerundet) gegen $0,042 in der TypeSafe-Primärquelle; Leistungszahlen 193,6×/444,6× von Vercel ausdrücklich als TypeSafe-Angabe weitergegeben („TypeSafe reports"). **Post-Inhalt:** sieben Geschäftsideen (Instant Quotes, Lead Scoring, Support-Triage, Clipping, Antragsstapel, Marketplace-Matching, Browser-Agenten), Formel „find an expensive queue and put Jev at the front of it", Zugang über den Gateway statt Waitlist; ⚠️ „1.700 E-Mails für 18 Cent" ohne Token-Aufschlüsselung, Datensatz oder Messung, „94 %" als Illustrationswert, Episode-Gast [@ryanvogel](https://x.com/ryanvogel) („ceo of @rebasetv / founding developer @opencode") nur aus dem Post zugeordnet. Wiki: `concepts/llm/jev-vercel-ai-gateway.md` (neu), `institutions/vercel.md` (neu), `people/greg-isenberg.md` (neu), `people/ryan-vogel.md` (neu); Updates `concepts/llm/system-one-models-jev.md` (Verteilungs-Abschnitt + offene Gateway-Punkte), `institutions/typesafe-ai.md` (Distribution), `concepts/llm/llm-model-catalog.md`. Raw: `raw/xpost/2026-09-18_gregisenberg-jev-vercel-gateway.md` (neu), `raw/blog/2026-09-16_vercel-jev-ai-gateway.md` (neu).)* @@ -230,6 +231,7 @@ | [System One Models & Jev (TypeSafe AI)](concepts/llm/system-one-models-jev.md) | Neue Modellklasse **für Maschinen statt Menschen**: kein Text, sondern typisierte probabilistische Entscheidungen („smart if-statements"), **RLCD** statt RLHF/RLVR, **paralleles** statt sequenzielles Sampling. Anbieterangaben: 70–500 ms End-to-end, Input $0,042/MTok, Output $0, **193,6× schneller / 444,6× günstiger**. „Zero Hallucinations" = Type-Safety (kein Formatfehler, keine erfundene Option) — **keine** Wahrheitsgarantie, das Modell kann die falsche Option wählen. Einziger Fremdtest (Every, 15.09.): 777 Judgments in 0,7 s für einen Viertelcent; gegen Claude Fable 5.1 ~25× schneller und ~580× günstiger, aber 6-von-7 statt 7-von-7 Defekten. Gründer **Diogo Almeida** (InstructGPT-Mitautor, ex-OpenAI/Google Brain); Firma unabhängig von OpenAI. ⚠️ Architektur/Training/Datenherkunft nicht veröffentlicht | youtube/2026-09-17_aicopium-typesafe-jev.md + blog/2026-09-15_typesafe-system-one-models-jev.md + blog/2026-09-15_every-mike-taylor-jev-vibe-check.md | | [Jev über den Vercel AI Gateway](concepts/llm/jev-vercel-ai-gateway.md) | **Verteilung statt Waitlist:** Jev läuft seit **16.09.2026** im [Vercel AI Gateway](institutions/vercel.md) unter `typesafe-ai/jev` — AI SDK 7.0.105+, `experimental evaluate`, Frage-Typen **Choice/Score/Boolean**, ein `state` + Map benannter `questions`, Confidence unter `providerMetadata.typesafe.confidence`, **Zero Data Retention / No Training** per Request, Abrechnung gegen Gateway-Budgets. Gateway-Preis **$0.04/1M Input** (gerundet; TypeSafe: $0,042). Anlass: Startup-Ideen-Post von [Greg Isenberg](people/greg-isenberg.md) mit sieben Geschäftsideen („find an expensive queue and put Jev at the front of it"). ⚠️ „1.700 E-Mails für 18 Cent" ohne Token-Aufschlüsselung/Datensatz, „94 %" nur Illustration, Leistungszahlen von Vercel als TypeSafe-Angabe weitergegeben | xpost/2026-09-18_gregisenberg-jev-vercel-gateway.md + blog/2026-09-16_vercel-jev-ai-gateway.md | | [Jev in der Praxis — Demo-Urteile](concepts/llm/jev-praxis-demos.md) | **Die Bauprojekt-Welle (16.–18.09.2026)** als Ersatz-Evidenz, solange keine unabhängigen Benchmarks existieren: Wikipedia-Races und Doom ([Matthew Berman](people/matthew-berman.md)), Kleinstadt-Simulation, Skittles-Sortierung, **[Schach-Blitz gegen Frontier-LLMs](https://x.com/aimlapi/status/2100372930282573876)** ([AI/ML API](institutions/ai-ml-api.md): Jev materiell unterlegen, **gewinnt auf Zeit** gegen Fable 5.1 — ~2,6 s vs. 6–15 s pro Zug; Matt in 18 Zügen gegen GPT-6 Astra), „Unclutter"-Ad-Blocker ([kitze](people/kitze.md)), Jev-Modellrouter ([Riley Brown](people/riley-brown.md)). Kernbefund: Der **Schleifen-Slot ohne Sprachmodell** ist real, Geschwindigkeit schlägt Qualität pro Zug — aber nur wo Zeit die Metrik ist. ⚠️ Alle Demos selbstveröffentlicht, kein Aufbau veröffentlicht; viralster Post („rebuilt Tesla FSD", [Justin Schroeder](people/justin-schroeder.md), 568.108 Views) ist der inhaltsleerste | youtube/2026-09-18_berman-jev.md + xpost/2026-09-15_almeida-jev-launch-post.md | +| [Sprachsteuerung als Computer-Use — Jev als Desktop-Agent](concepts/agents/jev-sprachsteuerung-computer-use.md) | **Demo 18.09.2026, lokal ausgewertet** ([Andy Gao](people/andy-gao.md), 563 Follower, aber 139.442 Views): Sprechbefehl → Desktop-Aktion (Notes → Notiz → Arc → Google „Norbert Wiener" → x.com → Photo Booth). **Am Material bestätigt:** Zielzustände sichtbar, während das Live-Transkript-Overlay noch unvollständig ist — die belastbarste Einzelaussage der Demo-Welle. Einordnung: Sprache→Absicht ist Klassifikation (Jev-Slot), Absicht→Desktop ist klassische Automatisierung und **der eigentliche Fehlerort**; ein lokales STT mit Schlüsselwort-Matching würde dieselben Bilder erzeugen. ⚠️ Keine Messung, kein Code, nur trivial skriptbare Apps | xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md | | [DeepSeek V4-Pro GA + Harness v0.1 (Open Source)](concepts/llm/deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md) | DeepSeek launcht 13.08.2026 Open Source: V4-Pro GA (App/Web/API, Reasoning-Effort low/high/max, OpenAI-Responses-API + Codex, Peak/Off-Peak-Pricing) + DeepSeek Harness v0.1 (MIT, Open-Source-Agent-Harness, Rivale zu Claude Code). Dritter Baustein der chinesischen Welle in 24h. **Update 21.08.:** Deep-Dive-Video zum Harness (Stephen G. Pope) + Turing-Post-TV-Video "The End Of Coding Agents". **Update 02.09.:** WorldofAI-Video "Claude Code & Codex Killer?" (3. Blickwinkel, erweitert um OpenAI/Codex) + Herman-DSH-Details (Everything-is-a-Plugin/Cordis, Trajectory-View, Web-UI-Remote, ~122k Stars; ⚠️ Second-hand) | other/2026-08-14_deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md + youtube/2026-08-13_deepseek-v4-pro-0813-aicodeking.md + youtube/2026-08-21_deepseek-agent-harness-explained.md + youtube/2026-08-21_deepseek-harness-end-of-coding-agents.md + youtube/2026-09-02_worldofai-deepseek-harness-claude-code-codex-killer.md + other/2026-09-02_herman-deepseek-harness-dsh-summary.md | | [DeepSeek-V4.1-Flash](concepts/llm/deepseek-v4.1-flash.md) | Kleinstes Modell einer neuen DeepSeek-Architektur-Familie (552B-MoE, Causal-Encoder–Decoder, nativ multimodal; offizielle Benchmark-Tabelle). **Update 10.09.:** auf Nous Portal verfügbar (`/model deepseek/deepseek-v4.1-flash`; Listung $0,24/$0,96 per 1M) — Route `nous/deepseek/deepseek-v4.1-flash` in unserem Setup konfiguriert. **Update 17.09.:** Lokale-Inferenz-Sektion ergänzt — Hardware-Stufen, Q2/Q4, Payback (siehe `concepts/hardware/deepseek-v41-flash-lokale-hardware.md`) | xpost/2026-09-10_deepseek-v41-flash-official-release.md + other/2026-09-10_deepseek-v41-flash-official-announcement.md + other/2026-09-10_deepseek-api-updates-changelog.md + youtube/2026-09-10_deepseek-v41-flash-aicodeking.md + xpost/2026-09-10_hermeswatcher-deepseek-v41-flash-nous-portal.md + youtube/2026-09-16_marfil-draws-deepseek-v41-flash-any-hardware.md | | [Chinesische Modelle räumen global die Usage-Charts ab](concepts/llm/chinese-models-top-usage-charts.md) | OpenRouter: Top-5 der wöchentlichen Token-Nutzung (28.07.–03.08.2026) alle chinesisch, 56,8 Bio. Tokens, 15 Wochen in Folge führend, DeepSeek-V4-Flash Platz 1. Kimi-K3-Schock (2,8T, größtes Open-Weight-Modell, GPU-Kapazität nach 48h erschöpft, PHLX-Semi-Index −20%). Vierter Baustein der chinesischen Welle in 24h — jetzt auf Marktanteils-Ebene | other/2026-08-14_chinese-models-top-usage-charts-kimi-k3-shock.md | @@ -436,6 +438,7 @@ | [Riley Brown](people/riley-brown.md) | Builder/Creator (@rileybrown): „Building an agent with model router powered by Jev" (17.09.2026, 46.436 Views). Deckt TypeSafes dokumentiertes Muster „nächsten Tool/Subagent wählen". ⚠️ Ein Satz, kein Artefakt | youtube/2026-09-18_berman-jev.md | | [Justin Schroeder](people/justin-schroeder.md) | Entwickler (@jpschroeder): „I rebuilt Tesla Full Self Driving with Jev in less than an hour" (16.09.2026, **568.108 Views / 4.580 Likes** — viralster Post der Welle). **Lehrstück über Viralität:** stärkstes Engagement auf schwächster Evidenz, kein Repo/keine Metrik/kein Aufbau | youtube/2026-09-18_berman-jev.md | | [Alex (@The_Alex)](people/alex-the-alex.md) | Kleiner X-Account, „Jev can play Melee" (17.09.2026, 2.478 Views). Reine Behauptung; Gegenpol zur Viralitäts-These (Reichweite und Substanz hier gleich gering) | youtube/2026-09-18_berman-jev.md | +| [Andy Gao](people/andy-gao.md) | Entwickler (@instantricecook, **563 Follower**, verifiziert, gao.haus): „I built a voice controlled computer-use for my mac using @typesafeai's Jev" (18.09.2026, **139.442 Views** — Reichweite aus dem Thema, nicht aus dem Account). Erster Demo-Erbauer, dessen Material eine **visuelle Prüfung der Kernaussage** zulässt (STT + 9 Standbilder). ⚠️ Keine Beziehung zu TypeSafe bekannt, kein Code | xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md | | [Ryan Vogel](people/ryan-vogel.md) | Entwickler/Unternehmer (@ryanvogel, 18.201 Follower): „ceo of @rebasetv / founding developer @opencode @anomalyco", Standort Florida. Gast der Episode „Jev is HERE. How to use it" bei Greg Isenberg (18.09.2026). Relevanz fürs Wiki v. a. über **OpenCode** (Open-Source-Coding-Agent, Partnermodus von DeepSeek V4.1 Flash). ⚠️ Episode-Inhalt nicht ausgewertet; Rebase-TV-Selbstbeschreibung ungeprüft | xpost/2026-09-18_gregisenberg-jev-vercel-gateway.md | *(Weitere Kandidaten: Graeme (gkisokay), Mr. Cy (Cyb3rblade), Pit Weber (Kai) — bei Bedarf nachziehen)* @@ -720,4 +723,5 @@ | `raw/other/2026-09-17_typesafe-workflow-evals.md` | other | TypeSafe **Workflow-Evals** (https://evals.typesafe.ai/, lokal gelesen: 65.008 Byte, Text extrahierbar). Vier Workflows (Security Incidents, Agent Trace, Invoice Processing, Customer Service) × zwei Modi (workflow/prompt), Fragetypen Noul/Choice/Score. Aggregat Jev 67,8 %/$0,0004/0,4 s vs. luna 66,8/terra 67,9/sonnet 5 67,8/**sol 74,1/opus 5 73,1**. Je Workflow 61,7–76,0 %. Referenzlabels = Mittel aus GPT-6 Astra + Fable 5.1; keine Fallzahlen/Rohdaten. Wiki: `concepts/llm/system-one-models-jev.md` | | `raw/blog/2026-09-17_devto-jev-vs-luna-bake-off.md` | blog | Gabriel Anhaia (17.09.2026): „Jev Beat GPT Luna by 1 Point. GPT-6 and Claude Wrote the Answer Key." — Vercel-`fx`-Reviewer-Wechsel (Rauchg/@fazxes, „~5-18x faster and more accurate", **Benchmark unveröffentlicht**), TypeSafe-Aggregat-Tabelle (gegengeprüft, korrekt), **Label-Kritik** (Reference-Labels aus zwei Frontier-Modellen → gemeinsame Blindflecken werten richtige Abweichler ab; TypeSafe legt Bias selbst offen und nennt die Homepage-Zahl „higher end of real world gains"). Fünf Prüfschritte vor dem Tausch. Wiki: `people/gabriel-anhaia.md` (neu) | | `raw/other/2026-09-18_herman-briefing-jev-transcript.md` | other | **Herman-Briefing zu Jev** (deutsches Audio-Briefing 09:42 zur Episode „Jev is HERE. How to use it", Isenberg/Vogel), gepostet von Pit in OME Topic „JEV" (18.09.2026 22:38 UTC, mp4 15,3 MB). **STT-Transkript** (Grok STT, de, 8.677 Zeichen) — Volltext + Zahlen-Deckungstabelle. Kernzahlen: 1.700 Mails/4,2 Mio Input-/500k Output-Token/18 US-Cent; ~200 ms/Anfrage; 17 Highlights aus 1,1 Mio Token in ~3 s; Flug Zürich→London in 7,1 s. ⚠️ Dritt-Zusammenfassung, kein Originaltranscript; STT-Fehler dokumentiert. Wiki: `concepts/llm/jev-vercel-ai-gateway.md` | +| `raw/xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md` | xpost | Andy Gao (@instantricecook, 563 Follower): „voice controlled computer-use for my mac using @typesafeai's Jev" (https://x.com/instantricecook/status/2100814590300889426, 18.09.2026 05:10 UTC; 139.442 Views / 2.038 Likes; geteilt von Pit in OME Topic „JEV"). **Video lokal ausgewertet:** STT-Transkript (428 Zeichen) + 9 Standbilder; Kette Notes/Notiz/Arc/Google/x.com/Photo Booth; keine Messwerte, kein Terminal im Bild; Kernaussage (App offen vor Satzende) am Overlay belegt. Wiki: `concepts/agents/jev-sprachsteuerung-computer-use.md` (neu), `people/andy-gao.md` (neu) | | `raw/xpost/2026-09-15_almeida-jev-launch-post.md` | xpost | Diogo Almeida ([@CompleteSkeptic](https://x.com/CompleteSkeptic), 113.333 Follower; Bio „co-created RLHF/ChatGPT @ @openai … (ceo @typesafeai)"): **Jev-Launch-Post** (15.09.2026 18:17 UTC, 34.903.594 Views / 69.647 Likes bei Abruf). Wortlaut: „After co-inventing ChatGPT…"; Zahlen als **Spannen** „20-200x faster / 40-400x cheaper (w/ output tokens free)" — die kursierenden 200×/400× sind die Obergrenzen. Wiki: `people/diogo-almeida.md` (Launch-Post-Abschnitt), `concepts/llm/system-one-models-jev.md` | diff --git a/wiki/log.md b/wiki/log.md index d3b4673..8d0a0e7 100644 --- a/wiki/log.md +++ b/wiki/log.md @@ -2,6 +2,28 @@ *Append-only changelog. Start: 2026-06-05* +## 2026-09-18 — Jev als Desktop-Agent: sprachgesteuerter Mac-Computer-Use (lokal geprüft) + +**Type:** ingest + wiki-update | **Scope:** raw/xpost, wiki/concepts/agents, wiki/concepts/llm, wiki/people, wiki/index, wiki/log +**Anlass:** X-Link https://x.com/instantricecook/status/2100814590300889426 von Pit Weber in OME Topic „JEV" (22:45 UTC). +**Vorgehen (lokal, nicht nur Metadaten):** Video (48,083 s, 1920×1080) heruntergeladen (6.580.959 Byte) und doppelt ausgewertet — **STT** (`~/workspace/scripts/grok-stt.sh --language en --format text`, 428 Zeichen) und **neun Standbilder** (`imageio-ffmpeg` in `.venv-crawl4ai` nachinstalliert, weil das Symlink-Ziel von `~/workspace/scripts/ffmpeg` (`ffmpeg-static`) fehlt) — dann per Bildanalyse gelesen. +**Befunde:** +1. **Die Kernaussage des Posts ist am Material bestätigt.** Der Post behauptet, die App öffne sich „before I even finish my sentence". Prüfbar, weil Sprech-Overlay und Bildschirminhalt gleichzeitig sichtbar sind: Sekunde 6 zeigt das abgeschnittene Overlay „…en up the Notes app for me? And, um," bei **bereits geöffnetem Notes-Fenster**; Sekunde 12 zeigt „…ew node, let's make the title say hello." bei **bereits angelegter Notiz mit Titel „hello"**. Damit ist das die belastbarste Einzelaussage der gesamten Jev-Demo-Welle — nicht „schnell laut Autor", sondern **sichtbare Gleichzeitigkeit**. +2. **Ablauf:** Notes (Ordner „testing") → neue Notiz → Arc → Google-Suche „Norbert Wiener" → x.com → Photo Booth (3-Sekunden-Countdown, Auslösung). Live-Transkript-Overlay als schwarze Pille am oberen Rand. +3. **Kein Code, kein Terminal, keine Zahlen.** In keinem der neun Bilder findet sich ein Jev-Aufruf, ein Schema, eine Latenzangabe oder ein Modellname. Die Demo zeigt ausschließlich den Desktop-Ablauf. +4. **Der Jev-Anteil ist nicht nachweisbar.** Ein lokales STT mit Schlüsselwort-Matching („open notes" → Makro) würde dieselben Bilder erzeugen. Belegt ist Geschwindigkeit des Erlebnisses, nicht die Rolle des Modells. +5. **Alle Aufgaben sind trivial skriptbar:** Standard-Apps mit eindeutigem Verb und Objekt; keine Dialoge, Formulare, Anmeldungen oder Fehlerfälle. Die Notizen-Liste zeigt frühere Läufe (12:42, 12:43 AM) vor der Aufnahme um 12:46 AM. +6. **Reichweite ≠ Follower.** 563 Follower, aber 139.442 Views / 2.038 Likes in ~17,6 h — die Aufmerksamkeit kommt aus dem Thema. +**Einordnung:** Sprache→Absicht ist Klassifikation (der Jev-Slot); Absicht→Desktop ist klassische Automatisierung und der eigentliche Fehlerort (Rechte, Zustandsprüfung, Wiederaufsetzen). Gegenstück zur Schach-Lehre: dort gewann Tempo gegen Qualität pro Zug, hier **ist** Tempo der Nutzen, weil jeder Schritt trivial ist. +**Dateien:** +- raw (NEW): `raw/xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md` (Post, Video-Auswertung, Belegtabelle, Grenzen) +- wiki (NEW): `wiki/concepts/agents/jev-sprachsteuerung-computer-use.md`, `wiki/people/andy-gao.md` +- wiki (UPDATED): `wiki/concepts/llm/jev-praxis-demos.md` (Tabellenzeile + Cross-Ref) +- `wiki/index.md` (224. Update-Zeile, Agents-Row, People-Row, Raw-Row) +**⚠️:** Selbstveröffentlichung ohne Messung, Code oder Reproduktion; Beziehung des Autors zu TypeSafe unbekannt. + +--- + ## 2026-09-18 — Jev-Episode per Briefing-Transkript (Zahlen-Aufschlüsselung) **Type:** ingest + wiki-update | **Scope:** raw/other, wiki/concepts/llm, wiki/index, wiki/log diff --git a/wiki/people/andy-gao.md b/wiki/people/andy-gao.md new file mode 100644 index 0000000..c2c5731 --- /dev/null +++ b/wiki/people/andy-gao.md @@ -0,0 +1,26 @@ +--- +created: 2026-09-18 +updated: 2026-09-18 +sources: [xpost/2026-09-18_andy-gao-jev-voice-computer-use.md] +tags: [person, andy-gao, developer, computer-use, jev, macos] +--- + +# Andy Gao + +Entwickler ([@instantricecook](https://x.com/instantricecook) auf X, **563 Follower**, verifiziert, Konto seit 26.07.2020; Bio „simplicity is the ultimate sophistication / working on something new"; Website http://gao.haus). + +## Auftritt im Wiki + +**Sprachgesteuerter Mac-Computer-Use-Agent mit Jev** ([Post 18.09.2026, 05:10 UTC](https://x.com/instantricecook/status/2100814590300889426), 139.442 Views / 2.038 Likes bei Abruf am Abend desselben Tages). + +Bemerkenswertes Verhältnis: Bei 563 Followern erzielte der Post über 139.000 Views — die Reichweite stammt aus dem Thema (Jev), nicht aus dem Account. Das Video wurde im Wiki **lokal ausgewertet** (STT + neun Standbilder); Details und Grenzen: [[../concepts/agents/jev-sprachsteuerung-computer-use.md]]. + +Für die Jev-Akte ist Gao der erste Demo-Erbauer, dessen Material **eine visuelle Prüfung der Kernaussage** zulässt: Die Zielzustände (Notizen offen, Notiz mit Titel „hello") sind sichtbar, während der zugehörige Satz im Transkript-Overlay noch unvollständig ist. Es bleibt trotzdem eine Demo ohne Messung und ohne Code. + +⚠️ Keine erkennbare Beziehung zu TypeSafe; Rolle (Nutzer, Tester, Partner) nicht angegeben. + +## Verwandte Wiki-Seiten + +- [[../concepts/agents/jev-sprachsteuerung-computer-use.md]] — Auswertung der Demo +- [[../concepts/llm/jev-praxis-demos.md]] — die gesamte Demo-Welle +- [[../concepts/llm/system-one-models-jev.md]] — Modell und Testlage