L'utilisateur tape une phrase et le bon widget est déjà rempli ; il suffit d'appuyer sur Enregistrer. Un LLM crée chaque tracker une fois, puis Jev traite chaque phrase en ~430 ms et 0,0005 $ sans rien générer.
Same idea, one step further: it doesn't just pick the model, it fills the screen. I type a sentence and the right widget is already filled in. Tap Save. ~430 ms, $0.0005, nothing generated. An LLM authors each tracker once. Jev runs every sentence after.
Le LLM conserve mémoire et contexte, utilise agent-desktop pour prendre des captures et les envoie à Jev, qui sélectionne le bon élément pour agir, accélérant Computer Use avec Cursor et en mode headless.
Riley Brown partage que Jev de TypeSafe AI a classé 500 e-mails en quelques secondes pour seulement 3,5 centimes, illustrant une classification rapide et peu coûteuse.
Vidéo explicative complète présentant Jev, une IA qui n'écrit pas de texte mais détermine vers quel service acheminer les demandes et leur urgence.
