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が低コストな採用アウトリーチを自動化
あるユーザーが、無料のApollo検索で470人のMLエンジニアを発見し、MonidHQ上のJevを使ってランク付け・検証・5回の通話を行い、総費用はわずか0.077ドルだったことを示しています。
recruiters, look away. 470 ML engineers in New York from one free Apollo search, ranked by seniority, the top two matched and verified on Hunter (100 and 88). 5 calls. $0.077. @typesafeai's Jev on @MonidHQ. your sourcer's lunch costs more.
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