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Opusワークフローに統合して判断を高速化
Opus 5.5が遅いと感じる中、Jevをループに組み込んでミリ秒単位の判断に高コストな推論を無駄にしないようにし、ワークフロー全体を5倍高速化する方法を紹介。ステップ1ではモデルが無駄にする場所をマッピング。
opus 5.5 feels f**king slow send it this prompt and make the whole workflow feel 5x faster i wired jev into the loop so opus stops wasting expensive reasoning on decisions that should take milliseconds. Here's how the setup works: step 1 → map where the model wastes effort.
· 11 likesOpen on X
More like this
Jevが500件のメールを数秒で分類、コストはわずか3.5セント
Riley Brown氏が、TypeSafe AIのJevを使って500件のメールを数秒で分類し、コストはわずか3.5セントだったと共有。高速かつ低コストなメール分類を実証。
テキストを書かないAI「Jev」の総合解説動画
テキストを書かないAI「Jev」の総合解説動画。問い合わせをどの部門に振り分けるか、緊急度はどれくらいかを判断するAI。
