Jason Zhou zeigt, wie man in weniger als 6 Minuten drei Workflows mit Jev + Treg einrichtet: Betrugserkennung und Anmeldeüberprüfung, Finden und Qualifizieren von Kaufsignalen und Verfolgung viraler Inhalte. Treg findet die Daten, Jev klassifiziert sie und spart 8.000 $ pro Monat.
Jason Zhou says 3 workflows built with Jev + Treg saved his team $8K a month. In less than 6 minutes, he walks through the setup: • fraud detection & signup screening • finding and qualifying buying signals • tracking viral content Treg finds the data → Jev classifies it
Das LLM hält Gedächtnis und Kontext, nutzt agent-desktop für Snapshots und sendet sie an Jev, der das richtige Element auswählt und ausführt – für schnelleres Computer Use mit Cursor und Headless-Betrieb.
Riley Brown berichtet, dass Jev von TypeSafe AI 500 E-Mails in Sekunden für nur 3,5 Cent klassifiziert hat – ein Beleg für schnelle und kostengünstige E-Mail-Klassifizierung.
Umfassendes Erklärvideo zu Jev, einer KI, die keinen Text schreibt, sondern entscheidet, an welche Abteilung Anfragen weitergeleitet werden und wie dringend sie sind.
