FolyAI explore le triage des incidents avec Jev de @typesafeai : signaler l'impact et router les décisions. 36 jugements, 12 requêtes, 818 ms, boîte de réception synthétique, inférence réelle, sans exécution automatique.
Fast replies aren’t enough. Issues need owners. At https://Foly.ai, using @CompleteSkeptic and @typesafeai to explore #Jev triage: flag impact and route decisions. 36 judgments. 12 requests. 818ms. Synthetic inbox. Real inference. No auto-execution. #Jev #Typesafe
L'auteur partage un retour d'expérience sur Jev : cela semblait délicat au début, mais tout s'est éclairé en le comprenant comme « ne pas laisser l'IA écrire le texte ». En prenant le traitement des demandes comme exemple, l'approche classique consiste à tout confier à GPT ou Claude pour analyse, alors que Jev adopte une approche différente.
Le prototype utilise l'IA pour estimer l'hésitation ou l'intérêt à partir des mouvements du curseur ou de l'arrêt avant le clic, en observant le comportement du client et en complétant les explications ou en suggérant des comparaisons.
L'auteur a créé une démo de service client en temps réel pour le e-commerce avec Jev et gpt-live-1, qui suggère instantanément des produits recommandés en fonction de la parole de l'utilisateur pendant la conversation, offrant une excellente expérience.
