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。
OpenCode2 + Jev + Todoist によるTodoist駆動開発
Todoistの情報からOpenCode2 APIのfs.read/fs.findを叩いて候補を作り、最適な作業ディレクトリをJevで判断。精度が非常に高い。
OpenCode2 + Jev + Todoist を使った Todoist 駆動開発、Todoist の情報から OpenCode2 API の https://fs.read/fs.find を叩いて候補作って、どのディレクトリで作業するのが一番適切かを判断させるのに Jev を利用。めっちゃ精度いい
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