Jason Zhou muestra cómo configurar tres flujos de trabajo con Jev + Treg en menos de 6 minutos: detección de fraude y selección de registros, búsqueda y calificación de señales de compra, y seguimiento de contenido viral. Treg encuentra los datos, Jev los clasifica, ahorrando $8K al mes.
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
El LLM mantiene memoria y contexto, usa agent-desktop para tomar capturas y las envía a Jev, que selecciona el elemento correcto para actuar, acelerando Computer Use con Cursor y modo headless.
Riley Brown comparte que Jev de TypeSafe AI clasificó 500 correos en segundos por solo 3,5 centavos, destacando su clasificación de correo rápida y económica.
Video explicativo completo que presenta a Jev, una IA que no escribe texto sino que determina a qué departamento dirigir las consultas y su urgencia.
