Een datapijplijn identificeert kandidaatsignalen, JEV selecteert welke te onderzoeken en Opus verkent verklaringen. Een mooi patroon kan nog steeds ruis zijn—gestructureerd onderzoek helpt ze te onderscheiden.
A beautiful pattern can still be noise. Here’s a JEV × Opus 5.5 workflow I’d test: → A data pipeline identifies candidate signals. → JEV selects which candidates to investigate using defined criteria. → Opus helps explore those candidates and propose explanations. →
Het LLM houdt geheugen/context bij, gebruikt agent-desktop voor snapshots en stuurt ze naar Jev, dat het juiste element kiest om te handelen, voor snellere Computer Use met Cursor en headless modus.
Riley Brown deelt dat Jev van TypeSafe AI 500 e-mails in seconden classificeerde voor slechts 3,5 cent, wat snelle en goedkope e-mailclassificatie laat zien.
Uitgebreide uitlegvideo over Jev, een AI die geen tekst schrijft maar bepaalt naar welke afdeling vragen moeten worden doorgestuurd en hoe urgent ze zijn.
