El autor revisa un proyecto de automatización de WeChat con Jev + DeepSeek: lee el árbol de nodos de la app mediante servicios de accesibilidad de Android, usa capturas más OCR local como respaldo, mantiene solo los últimos 10 mensajes como contexto y señala que WeChat puede detectarlo con riesgo de bloqueo.
刚看了下这个jev wechat项目，模型是用 jev + deepseek 通过 Android 无障碍服务读取App 的节点树，兜底是用截图 + 本地 OCR 上下文只有最近 10 条消息 微信能监测到，有封号危险
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.
