JevでComputer Useを高速化：LLMの記憶とJevによる操作実行
LLMが記憶とコンテキストを保持し、agent-desktopでスナップショットを取得してJevに送信、Jevが適切な要素を選んで操作を実行し、Computer Useを高速化。Cursor対応、ヘッドレス運用も可能。
Jev を使って採用審査コンソールを構築
チームはJevを使って内部審査コンソールを構築し、4000人以上の大規模な候補者プールを効率的に処理しています。Jevはまた別のテキストの壁を生成するのではなく、迅速で構造化された出力を提供します。
Jev is awesome but Recruiting is HARD! our team built an internal review console using Jev to help us make sense of a massive 4,000+ candidate pool at scale. Jev is interesting because it doesn’t try to generate another wall of text, it’s built to make fast, structured
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