TypeVarTuple Transformations Before Unpack

It would be useful to be able to apply type transformations to TypeVarTuple's types. Some motivating examples:

 Ts = TypeVarTuple('Ts')

 class Example(Generic[*Ts]):
     def __init__(self, *types: *type[Ts]) -> None:
         self.types = types

     def create_defaults(self) -> tuple[*Ts]:
         return tuple(t() for t in self.types)

     def create_lists(self) -> tuple[*list[Ts]]:
         return tuple([t()] for t in self.types)

     def create_callables(self) -> tuple[*Callable[[], Ts]]:
         return tuple(lambda: t() for t in self.types)

 e = Example(int, str)

 assert_type(e.create_defaults(), tuple[int, str])
 assert_type(e.create_lists(), tuple[list[int], list[str]])
 assert_type(e.create_callables(), tuple[Callable[[], int], Callable[[], str]])

At a high level, everything between the * and the TypeVarTuple it expands would be applied per type in the tuple before it's unpacked.

There are some decisions to be made about how the expansion is done if there are multiple TypeVarTuples in the expand expression, but I think it can be supported and I think the intuitive thing would be to zip up all the TypeVarTuples. For example,
tuple[*tuple[Ts, Us]] with Ts = (int, str) and Us = (float, bytes) would be tuple[tuple[int, float], tuple[str, bytes]], with the implementation enforcing equal-length TypeVarTuples.

If there's a workaround for this using the existing logic, let me know. My current use case involves keeping a reference to the runtime types, so *type[Ts] is what I'm looking for at the moment.

Non vengono indicati file, test o punti di ingresso. Inizia esaminando il comportamento esistente dell'unpacking di TypeVarTuple e gli esempi motivanti, quindi definisci come vengono applicate le trasformazioni prima dell'unpacking, inclusa la semantica zip di uguale lunghezza proposta per più TypeVarTuples. Il lavoro è completo quando il comportamento della funzionalità e le decisioni di espansione ancora irrisolte sono specificati con sufficiente chiarezza da poter essere implementati.