Що таке Jev? 9 речей, які люди вже створюють за його допомогою

Ось tl;dr для початківців.

Думайте про ШІ як про тест із варіантами відповідей, а не як про написання есе.

Він не спілкується. Він приймає рішення, на які ваше ПЗ може реагувати: «Спам чи ні?» «Який інструмент має використати цей агент?» «Чи потрібна тут людина?»

Найцікавіше: приблизно в 200 разів швидше і в 400 разів дешевше за передові LLM у власних бенчмарках робочих процесів TypeSafe, з часом відповіді менше секунди.

Чому це потужно: уявіть додаток або агента, який приймає сотні дрібних рішень без сотень дорогих і повільних діалогів з LLM.

Залиште велику модель для складного мислення та написання тексту. Використовуйте Jev для швидких рішень між цими етапами.

До речі, його створив Diogo Almeida, співтворець ChatGPT та один із винахідників RLHF, який два роки працював над ним у режимі тиші.

Це маркетинговий опис. Ось що кажуть факти.

Дев'ять сканувань /last30days, кожен сирий файл прочитано повністю, і кожен великий пост вручну звірено з живою сторінкою. Пост про запуск набрав 66K лайків і 31.4M переглядів за два дні.

https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904

Браузерний агент, побудований на ньому, отримав 1.8M переглядів за день. А один розробник порахував свій рахунок: близько 5,000 запитів за приблизно два долари, розподілених між класифікацією, маршрутизацією моделей, визначенням наміру та керуванням.

https://x.com/MichaelLee04/status/2100003037150683593

Я не запускав ці робочі процеси сам. Я спрямував дослідження на спільноту і ранжував те, що люди реально випускають у продакшн. Зі 31 кандидатського робочого процесу з названим джерелом і реальними цифрами, ось 9, які варто запозичити, кожен із готовим до копіювання кодом.

🧠 Механіка за шістдесят секунд

Ви передаєте йому стан вашого додатка плюс типізоване питання, і він повертає типізоване рішення з прив'язаною ймовірністю. Без JSON-промптів, без шарів парсингу, нічого валідувати.

Три типи питань, і це весь інтерфейс: \Choice\ обирає один із до 255 варіантів, \Score\ розміщує щось на шкалі, \Noul\ відповідає «так» або «ні» числом від 0 до 1. Кожна відповідь містить \probabilities\ (ймовірності) та \confidence\ (рівень впевненості). Запитайте двадцять питань про той самий стан в одному виклику, і вони обчислюються паралельно, тому двадцять коштують приблизно стільки ж, скільки одне. Вхідні дані — $0.042 за мільйон токенів. Вихідні дані — безкоштовні.

Спільнота прийшла до того самого формулювання, що й мій твіт, але з набагато більшим охопленням: LLM генерують відповіді, Jev приймає рішення, 2,278 лайків.

Мої головні цифри мають примітку. TypeSafe вказує час відповіді від 70 до 500 мілісекунд і прискорення від 40x до 200x порівняно з передовими моделями. Точна пара на їхній домашній сторінці, з їхніх власних оцінок робочих процесів, становить 193.6x швидше і 444.6x дешевше. Важливо те, проти чого це вимірюється:

Отже, ось їхня домашня сторінка, і перше, що вони вам показують, — це порівняння пліч-о-пліч із GPT-5 X Terra, однією з середніх моделей OpenAI.

• Nimrod, YouTube, 13,747 переглядів

Назва не є посиланням на Канемана, хоча клас моделей називається System One.

Ось звідки насправді походить назва Jev, і це не Канеман, а економіст XIX століття на ім'я Вільям Стенлі Джевонс.

• Dots and Arrows, YouTube, 14,597 переглядів

Парадокс Джевонса: зробіть ресурс дешевшим, і люди споживатимуть його значно більше. Назвати вашу модель прийняття рішень так — це теза.

Це також жарт. Rob Shocks вирізав кліп «My name is Jeff» у своєму розборі з 231,655 переглядами, і топ-коментар із 142 лайками просто казав: "My name is Jev killed me" («Мене вбило "My name is Jev"»). Diogo особисто відповідає на жарти, 129 лайків.

1. 🌐 Браузерний агент, який знаходить авіаквитки за 7 секунд за $0.0039

Що це. Крихітний браузерний агент з відкритим вихідним кодом, де Jev обирає наступний клік, а маленька LLM прокидається лише тоді, коли потрібно щось набрати.

Хто це використовує. Gregor Zunic, засновник Browser Use. 7.2K лайків, 1.8M переглядів, 7.6K закладок. У пості він зазначає, що відео відтворюється зі швидкістю 1x.

https://x.com/gregpr07/status/2100411066966749359

Чому це потрапило в список. Це найпопулярніша річ, яку будь-хто створив на основі цієї моделі, і це найчистіша ілюстрація патерну, який постійно перемагає: новий простір дій на кожному кроці, DOM як стан, Jev обирає серед кандидатів, генерація лише як резервний варіант. У власному огляді LangChain сказано, що Kyle Jeong з Browserbase робить те саме за частки цента.

Код репозиторію: browser-use/jev-ultrafast. Склонуйте його, перш ніж писати свій.

2. 🧹 Миттєве стиснення: оцінюйте кожен виклик інструменту і викидайте сміття

Що це. Замініть промпт для підсумовування, який кожен кодувальний агент запускає при досягненні межі контексту, на проходження через Jev, який оцінює релевантність кожного виклику інструменту і видаляє непотрібне.

Хто це використовує. Tamara Tran поставила запитання і випустила відповідь того ж дня. 5K лайків, 554.4K переглядів.

https://x.com/tamarajtran/status/2100694549362553153

Alex Volkov запустив це як плагін Claude і опублікував цифру: одна секунда, щоб зменшити сесію майже з 1M токенів до 86K. 1.9K лайків, 3.5K закладок.

https://x.com/altryne/status/2100739055923425589

Чому це потрапило в список. Тому що відповідь Diogo є показовою щодо того, куди це рухається. 304 лайки.

https://x.com/CompleteSkeptic/status/2100702845779775675

Якщо середовище виконання може оцінити і видалити зайве за одну секунду замість підсумовування, контекстне вікно перестає бути тим, навколо чого ви проектуєте архітектуру. Це прихований фаворит. Browser Use кращий у відео; стиснення — це те, що кожен користувач кодувальних агентів відчуває вже сьогодні.

Вставте це в Claude Code, що є точною командою встановлення Alex:

1Install, and configure: https://github.com/tamaratran/fast-jev-compaction

3. 🛡️ Рецензент безпеки, відокремлений від середовища виконання

Що це. Кожне середовище виконання коду запускає класифікатор, який запитує «чи можна виконати цю команду?», перш ніж автоматичний режим дозволить це. До цього тижня цей класифікатор був частиною закритої продукту.

Хто це використовує. Vercel, у продакшені. Guillermo Rauch: режим за замовчуванням у fx — авто, з рецензентом безпеки, який аналізує кожну команду, і Jev до 18x швидший на p95 і точніший за модель, яка робить це зараз. 3.7K лайків, 392.4K переглядів.

https://x.com/rauchg/status/2100307962262872105

https://x.com/fazxes/status/2100300097695232164

Чому це потрапило в список. Тому що це міграція у продакшен із цифрою p95, і тому що LangChain наступного дня випустила відкриту версію як \AutoModeMiddleware\. Розбір від Rob Shocks, 231,655 переглядів і 3,526 лайків, — це те, що можна надіслати колезі, який хоче почути історію за десять хвилин.

Версія LangChain, дослівно з їхнього поста:

1from langchain.agents import create_agent
2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (
3    AutoModeMiddleware,
4)
5
6guardrail = AutoModeMiddleware(tools=["bash"])
7
8agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[guardrail])

4. 🚦 Маршрутизація моделей як проміжне ПЗ, а не системний промпт

Що це. Поставте Jev перед вашим парком моделей і дозвольте йому обирати, який «мозок» обробить кожен запит, залишаючи ймовірності в стані агента, щоб ви могли аудити вибір.

Хто це використовує. LangChain, у статті Sydney Runkle "Building a Harness with Jev". 232 лайки, 31.1K переглядів, і найчистіший посібник з інтеграції, який будь-хто опублікував.

https://x.com/sydneyrunkle/status/2100754364545761643

Чому це потрапило в список. Маршрутизація моделей — найчастіше згадуване завдання для моделі у всьому масиві даних; це одне з п'яти навантажень у пості про 5,000 запитів за $2 на початку цієї статті. LangChain перетворила це з абзацу в системному промпті на одинадцять рядків коду, які можна прочитати.

1from langchain.agents import create_agent
2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (
3    ModelChoice,
4    ModelRouterMiddleware,
5)
6
7router = ModelRouterMiddleware(
8    choices={
9        "fast": ModelChoice(
10            model="openai:luna",
11            criteria="Direct lookups, extraction, and localized changes.",
12        ),
13        "powerful": ModelChoice(
14            model="openai:sol",
15            criteria="Architecture and high-stakes decisions.",
16        ),
17    },
18    instructions="Choose the least costly model that can complete the task.",
19)
20
21agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[router])

Встановіть за допомогою \pip install langchain-typesafe\ і встановіть \TYPESAFE_API_KEY\.

5. 🔎 Точність RAG: шукайте як зазвичай, а потім видаляйте зайве

Що це. Залиште ваш ретривер точно таким, яким він є. Прогоніть Jev через кожен фрагмент, який він повертає, з одним питанням «так/ні», і викиньте ті, що не пройшли.

Хто це використовує. Kush Bhuwalka висловив це одним реченням: запустіть Jev на всіх отриманих фрагментах і видаліть нерелевантні. 416 лайків.

https://x.com/kushbhuwalka/status/2100731050075050485

Чому це потрапило в список. Точність була невирішеною половиною проблеми RAG, тому що фікс завжди вимагав ще одного виклику LLM на кожен фрагмент, що ніхто не міг собі дозволити під час пошуку. При безкоштовних вихідних токенах і затримці менше секунди вердикт на кожен фрагмент дешевший за пошук ембеддингу, який створив цей фрагмент. Цей код я написав сам, спираючись на задокументований API, у формі, яку описав Kush:

1from typesafe_sdk import Noul, TypeSafeClient
2
3client = TypeSafeClient()
4
5kept = []
6for chunk in retrieved_chunks:
7    verdict = client.system_one(
8        state={"question": user_question, "chunk": chunk.text},
9        questions={
10            "relevant": Noul(
11                instructions="The chunk contains information needed to answer the question",
12            ),
13        },
14    )
15    if verdict.answers["relevant"].noul > 0.5:
16        kept.append(chunk)

6. 🎮 Реальний час: Minecraft, Doom і лаунчер, який читає думки

Що це. Рішення всередині циклу, який виконується багато разів на секунду, де передова модель взагалі не може брати участь.

Хто це використовує. Wuyang Zhou змусив Jev і GPT-6 Astra грати в Minecraft разом, Jev відповідає за швидкі реакції, а Astra планує наперед, б'ючись із кількома зомбі одночасно. 374 лайки, 51.4K переглядів.

https://x.com/wuyang_zhou/status/2100727660875808913

Nader Dabit створив оракул натискань клавіш: наберіть "the pdf I just downloaded", і найновіший PDF уже є верхнім результатом, з повною впевненістю, при кожному натисканні клавіші, приблизно за 100 мілісекунд. 264 лайки.

Чому це потрапило в список. Власна демонстрація запуску TypeSafe — це Doom, де модель питають, що робити, приблизно десять разів на секунду. Два незалежні пояснення розрахували однакову вартість для такого циклу:

Jev грає в реальному часі, приймаючи близько 10 рішень на секунду, і це обходиться приблизно в $7 на годину.

• AI WITH Rithesh, YouTube, 19,904 переглядів

Десять рішень на секунду за сім доларів на годину ставлять це в іншу категорію порівняно з LLM, а поділ у Minecraft (швидка модель реагує, повільна планує) — це патерн, який об'єднує всі вибори в реальному часі в цьому списку.

7. 📬 Тріаж електронної пошти в пакетному режимі

Що це. Направте Jev на експорт поштової скриньки, і він сортуватиме, оцінюватиме та позначатиме кожне повідомлення паралельно.

Хто це використовує. Канал vogel на YouTube, 60,996 переглядів і 526 лайків, обробив 1,500 експортованих листів пакетами по 100 із 8 воркерами. У огляді LangChain Ryan Vogel названий одним із трьох проектів, за якими вони стежать. Syntax, 33,933 перегляди і 1,052 лайки, створили те саме плюс демо домашньої автоматизації, яке переходить від запитання до виклику API за 300 мілісекунд.

Чому це потрапило в список. Це найбільш копіюване демо в масиві даних, і математика пропускної здатності є ключовою.

У нас залишилося лише $5 балансу, що просто показує, наскільки дешева ця модель.

• vogel, YouTube, 60,996 переглядів

Це власний швидкий старт TypeSafe, дослівно, і це вже конвеєр тріажу електронної пошти:

1pip install typesafe-sdk

1from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient
2
3client = TypeSafeClient()
4
5response = client.system_one(
6    state="Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP.",
7    questions={
8        "department": Choice(
9            instructions="Which team should handle this",
10            criteria={
11                "billing": "Payment or subscription issues",
12                "technical": "Bugs or integration problems",
13                "sales": "Pricing or account questions",
14            },
15        ),
16        "frustration": Score(
17            instructions="How frustrated the customer appears",
18            criteria=[
19                "Calm, just stating facts",
20                "Frustrated but civil",
21                "Very angry, strong language",
22            ],
23        ),
24        "is_urgent": Noul(
25            instructions="The message conveys urgency or time-sensitivity",
26        ),
27    },
28)
29
30print(response.answers["department"].choice)
31print(response.answers["frustration"].score)
32print(response.answers["is_urgent"].noul)

8. 🗂️ Map-reduce над документами: 777 рішень за чверть цента

Що це. Один набір питань, кожен документ, все одразу. Навантаження, яке було економічно неможливим із передовими моделями і посереднім із класичними класифікаторами.

Хто це використовує. Mike Taylor, керівник відділу оцінювання в Every, провів найчистіший тест, який будь-хто опублікував: 27 своїх статей плюс 10 стилізованих під AI аналогів, 21 питання кожному, все в одному запиті. 777 рішень менш ніж за 0.7 секунди, приблизно за чверть цента. У всіх одинадцяти його експериментах 1,709 рішень за менше ніж цент. AI Daily Brief, 10,000 переглядів, підхопив цю цифру того ж дня.

Чому це потрапило в список. TypeSafe перелічує це як категорію першої руки, "AI Map Reduce over Big Data", на своїй карті випадків використання. Безкоштовні вихідні токени змінюють арифметику для всього, що ви запускаєте по рядках. Сирий формат HTTP, з документації, достатньо малий, щоб поміститися тут:

1{
2  "model": "jev-latest",
3  "state": "Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP.",
4  "questions": {
5    "is_urgent": {
6      "type": "noul",
7      "instructions": "The message conveys urgency or time-sensitivity"
8    }
9  }
10}

Це повертає \{"is_urgent": {"type": "noul", "noul": 0.999}}\. Двадцять питань в об'єкті \questions\ коштують приблизно стільки ж, скільки одне, тому запитуйте все, що хочете знати по рядках, в одному виклику.

9. 🧪 Jev у вашому браузері та клони

Що це. Інтерфейс, реалізований заново поверх локальної моделі людьми, які хотіли отримати функціонал без залежностей.

Хто це використовує. Kshetrajna Raghavan з Shopify створив Reflex, модель Qwen, яка виконує структуровані рішення з ймовірностями на WebGPU, повністю в браузері. Tobi Lütke поширив це: 206 лайків, 38.5K переглядів.

https://x.com/tobi/status/2100742327459303882

Реверс-інжинірингований jevlike набрав 157 балів на головній сторінці Hacker News через два дні після запуску, а mini-jev, той самий інтерфейс на локальній LLM, з'явився днем пізніше. Каталог спільноти, awesome-jev-by-typesafe, мав 409 зірок на момент мого збору даних.

Чому це потрапило в список. Три незалежні клони протягом 72 годин — це найсильніший сигнал у цьому огляді щодо того, чи є інтерфейс справжнім винаходом. Це також дає вам офлайн-вихід для всього, що ви не можете відправляти мережею, що важливо, оскільки оригінал доступний лише через API і хоститься в США. Спробуйте Reflex у вкладці прямо зараз.

📖 Як TypeSafe радить це використовувати

Чотири правила, з документації та відповідей засновника:

• Ставте багато питань за виклик. Вони обчислюються паралельно, і в документації сказано, що додаткові питання ледь впливають на час відповіді. Кожен вражаючий вибір вище включав кілька питань про один стан.
• Встановіть поріг за рівнем впевненості. Документація радить сприймати все нижче 0.3–0.5 як сигнал звернутися до людини, а не діяти. Це різниця між класифікатором, який дає вам мітку, і системою прийняття рішень, яка дає вам мітку плюс дозвіл її використовувати.
• Давайте йому кандидати, не просіть вигадати. Browser Use будує простір дій із DOM, а Jev обирає. RAG отримує дані, а Jev фільтрує. Лаунчер ранжує, а Jev перевранжує. Choice підтримує до 255 варіантів; додайте "other" для крайніх випадків.
• Правильно налаштуйте оцінку, або нічого не спрацює. Один розробник, який витратив тиждень на спроби зламати систему, сказав прямо: "if you don't get the grading right, it doesn't work" («якщо ви правильно не налаштуєте оцінку, це не працює»). Набір варіантів і формулювання питань — це вся робота; сам виклик тривіальний.

Де можна спробувати: воно вже стоїть за гейтвеями, якими ви користуєтесь. Vercel AI Gateway протягом 48 годин, і з 2,341 лайками це другий за популярністю пост компанії, поступаючись лише анонсу режиму тиші.

https://x.com/typesafeai/status/2100376436272173088

Cloudflare AI Gateway, 749 лайків, і OpenRouter у бета-версії, 387 лайків, того ж тижня. Прямий доступ — це \POST [https://api.typesafe.ai/v1/systemone](https://api.typesafe.ai/v1/systemone)\ з токеном Bearer.

⚖️ Чесне застереження

Тред запуску на Hacker News, "Introducing System One Models and Jev", 1,863 бали і 490 коментарів, присвятив більшу частину довжини одній фразі з маркетингу:

Також фраза 'can't hallucinate' (не може галюцинувати) здається хибною? Так, він не може видати недійсний тип, але все ще може видати повністю неправильне дійсне значення.

• jacobgold, Тред запуску на Hacker News, 1,863 бали

Diogo не сперечався. Коли коментатор пояснив, що це модель класифікації, а не LLM, він назвав пояснення "very accurate!" («дуже точним!») і додав лише, що він би сказав zero-shot, а не instruction-tuned. Це чесне формулювання, і воно значно скромніше за те, що ажіотаж дня запуску називав новим видом інтелекту: дуже хороший zero-shot класифікатор з каліброваними ймовірностями і реальним API.

Найбільший тред Reddit про Jev стосується того, хто зробив це першим. r/LocalLLaMA's "I literally built the Jev architecture one year back and completely open-sourced it with model, dataset and paper", 1,568 апвоутів і 164 коментарі, викликав відповідь, яка підсумовує настрій усієї індустрії:

Але чи ви опублікували це, заявляючи, що це наступна велика річ? Помилка новачка

• hapliniste, Reddit, 495 апвоутів

Утішний коментар із 351 апвоутом у тому ж треді: завдяки цій попередній роботі ніхто не зможе запатентувати загальну ідею і заховати її.

Mike Taylor з Every пропустив 12 уривків із закладеними дефектами через Jev і через Fable 5.1 на високому рівні зусиль. Jev повернув результат за медіаною 0.35 секунди на уривок проти 8.83, приблизно в 25 разів швидше і в 580 разів дешевше. Він також виявив шість із семи дефектів. Fable виявив усі сім. Його вердикт: корисно як система раннього попередження, тому що альтернативою є взагалі не перевіряти. Друге, менше порівняння дослідницького циклу проти gpt-6-astra показало близько 7x кінцевого результату, медіанне рішення 213ms проти 2,436ms, обидва шляхи дали 3 з 3 правильних, що є реальним і корисним, але далеко від 200x. Середнє значення чотирьох робочих процесів TypeSafe, як AISeeKing прочитав з їхнього графіка, становить 67.8% збігу з еталонними відповідями.

Втома від хайпу також реальна. Топ-коментар із 262 лайками на пояснювальному відео з 75,750 переглядами, яке починалося зі слів "I genuinely believe it could be a game changer" («Я щиро вірю, що це може змінити гру»), звучав так: "Might be my least favorite sentence of all time" («Мабуть, моя найменш улюблена фраза всіх часів»).

А найгострішою реакцією у всьому огляді був глядач, який подивився повне пояснення і вийшов ні з чим:

Я подивився це все відео і досі не маю поняття, що таке JEV і що він робить.

• Nullzero98, YouTube, 19 лайків

Цей коментар є причиною існування цієї статті. Правило, яке вирішує це, походить від розробника, який роками будував системи саме так, і воно помістилося б на стікері: AI виконує, код вирішує.

🔍 Як я обирав ці пункти

Одинадцять запусків /last30days на X, YouTube, Hacker News, Reddit, TikTok, Instagram, Digg, GitHub та arXiv повернули 716 елементів. Я прочитав кожен сирий файл повністю, потім відкрив кожен пост із реальною увагою і звірив його цифри з живою сторінкою, тому що найбільші пости про дводенний продукт були не там, де їх очікував пошук за ключовими словами. 39 кандидатських робочих процесів мали назване джерело і реальну цифру. Я залишив 9. Не більше двох виборів спираються на одного автора або канал. Кожна цифра залучення — це те, що X або YouTube показували на момент збору, округлене саме так, як вони округлюють.

Щодо коду: чотири блоки коду взяті дослівно. Блок тріажу електронної пошти — це власний швидкий старт TypeSafe з їхньої документації, сирий формат JSON — з тієї ж документації, а два блоки проміжного ПЗ скопійовані з поста LangChain. Рядок встановлення стиснення Alex Volkov — це його точна формулювання. Фільтр RAG я написав сам, спираючись на задокументований API, у формі, яку описав Kush, і це чернетка з хорошою основою, а не те, що хтось запускав у продакшені.

Вбудовування (embeds) зарезервовані для постів, які заслужили увагу. Все, що має менше кількох сотень лайків, посилане інлайн, тому що маленький пост, роздутий у картку з цитатою, виглядає лише як доказ, а не як факт.

🔑 Закономірності серед відібраних рішень

• Швидка модель реагує, повільна — планує. Minecraft, перегони з пошуку у Вікіпедії в треді запуску, Browser Use та стиснення контексту працюють за тією ж схемою розподілу ролей.
• Подавай їй варіанти. Переможці ніколи не просять Jev генерувати опції. Вони формують набір можливостей кодом: через DOM, ретрівер, трасування викликів інструментів, індекс лаунчера, а потім дозволяють моделі обрати.
• Безкоштовні токени на виході дають більше переваги, ніж показники швидкості. Кожне завдання з обробкою рядків або чанків тут стає доступним саме завдяки ціні.
• Оцінка впевненості — це і є продукт. Без каліброваного числового порогу це просто класифікатор. З ним — це шар прийняття рішень, який знає, коли зупинитися.
• Інтерфейс — це винахід, а не ваги моделей. Три робочі клони за 72 години, і найбільший тред на Reddit належить людині, яка опублікувала цю архітектуру рік тому.
• Академічна версія з’явилася першою. TabAgent на arXiv висловлює ту саму думку про заміну маршрутизації, гейтингу та перевірок класифікаторами, але без прив’язки до конкретного продукту.
• Спільнота вже придумала правильну назву для цього. Розробник, який каталогізував те, що люди випускали, зупинився на «AI if statement», і це найкорисніші три слова, написані про модель досі.

🧵 Що б я зробив із цим

Залиште велику модель для складних міркувань і написання текстів. Використовуйте цю для кожного простого судження в циклі, встановіть поріг за рівнем впевненості й ескалуйте все, що нижче 0.5, до більшої моделі або людини. Встановіть плагін стиснення контексту сьогодні, бо саме його ефект ви відчуєте вже ввечері.

📊 Усі агенти повернули дані

Reddit: 113 тредів / 24 425 апвоутів / 4 159 коментарів; X: 314 постів / 30 192 лайки / 1 538 репостів, плюс 13 постів перевірено вручну на живій сторінці; YouTube: 75 відео / 4 545 636 переглядів; TikTok: 36 відео / 171 040 переглядів; Instagram: 14 рилсів / 10 778 лайків; Hacker News: 133 історії / 25 312 балів / 11 852 коментарі; GitHub: 6 репозиторіїв / 842 зірки; Digg: 7 кластерів / 119 постів; arXiv: 18 статей. Дані зібрано з одинадцяти запусків /last30days станом на 2026-09-17; підрахунки загальні перед видаленням дублів.