Der Autor baute mit Jev von TypeSafe AI ein Harness, das die Aufgabe während der Ausführung lernt und Schritte von LLM-Aufrufen in Code verlagert, wodurch 100.000 Compliance-Alerts von über 290.000 $ auf Opus 5 auf unter 26.000 $ mit agentrun() sinken.
We built a new harness using @typesafeai's Jev that cuts the cost of repetitive work by 90%. The harness learns the job as it runs, moving steps from LLM calls to code. Running 100,000 compliance alerts costs >$290K on Opus 5. With agentrun() we got it down to <$26K.
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.
