用 Jev 打造自动购物助手
开发者结合 OpenAI 模型与 TypeSafe AI 的 Jev,构建自动购物助手,可生成购物清单并自动填充 Giant Food 在线购物车。
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
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开发者结合 OpenAI 模型与 TypeSafe AI 的 Jev,构建自动购物助手,可生成购物清单并自动填充 Giant Food 在线购物车。
用户分享将 Jev 用于其母亲的 Etsy 店铺,反馈效果很好。
Pentacles 正在开发 JPYC 虚拟酒屋支付演示,已支持配送与到店取货、自动计算运费、优化酒屋商品数据库,并正在用 Jev 实现酒类推荐功能,同时优化管理后台。
帖子将 Jev 定位为 AI 第二阶段的代表模型:不生成文本而是做决策,并举例在 3.71 秒内筛选 10 个亚马逊产品。
作者开源了一个以 Jev 为核心的双休购物工具,支持淘宝和京东,通过 Jev 判断商品所属公司是否双休,不双休的商品直接过滤。
作者用 Jev 开发了一款 Chrome 插件,在淘宝、京东等电商平台浏览时,对疑似非双休商品直接显示 PASS 标记,并附有真实录屏,项目独立开源。
用户分享使用 Jev 按场合查找服装搭配的体验。
ChatGPT 共同发明人参与的研究团队展示新 AI 'Jev',可在 1 秒内完成实时虚拟试衣,并采用超低延迟技术进行实时衣橱识别。
开发者用 TypeSafe 的 Jev 为 Drape 构建实验:Jev 读取语音转写和当前穿着,从衣橱中挑选并实时更换服装,每次决策约 620ms、成本 $0.0011。
该购物助手在用户说话时即可调整产品推荐,头像表情也会随对话变化,由 Jev 与 gpt-live-1 驱动。
Jev 在 28 秒内以 0.11 美元对 nosugarforkids.com 上 3000 种儿童零食按多个标准完成评分。 链接
展示 ego lite、Jev 与 DeepSeek Flash 组合在 20 个亚马逊商品决策任务中仅需 3.71 秒,而 GPT-5.6 Sol 需 54.45 秒,两者均获 10/10 评分。