Jev يسرّع Computer Use: ذاكرة LLM مع تنفيذ Jev
يحتفظ LLM بالذاكرة والسياق، ويستخدم agent-desktop لالتقاط اللقطات وإرسالها إلى Jev، الذي يختار العنصر الصحيح لتنفيذ الإجراء، مما يسرّع Computer Use مع دعم Cursor والوضع بلا واجهة.
قامت Rina W ببناء حلقة صيانة على Mac mini M1 باستخدام Omarchy، بمشاركة Jev، مما قلل القراءات العميقة لـ Codex من 13 إلى 1.
Jev is now helping maintain Jev Atlas. I built a maintenance loop on an M1 Mac mini running Omarchy: discover → dedupe → compare → escalate → review → update → test → deploy → verify → repeat In one run, Codex deep reads dropped from 13 → 1. On the next real batch: 28