Jason Zhou pokazuje, jak w mniej niż 6 minut skonfigurować trzy przepływy pracy z Jev + Treg: wykrywanie oszustw i screening rejestracji, znajdowanie i kwalifikowanie sygnałów zakupowych oraz śledzenie viralowych treści. Treg znajduje dane, Jev je klasyfikuje, oszczędzając 8 000 USD miesięcznie.
Jason Zhou says 3 workflows built with Jev + Treg saved his team $8K a month. In less than 6 minutes, he walks through the setup: • fraud detection & signup screening • finding and qualifying buying signals • tracking viral content Treg finds the data → Jev classifies it
LLM przechowuje pamięć i kontekst, używa agent-desktop do robienia zrzutów i wysyła je do Jev, który wybiera właściwy element do działania, przyspieszając Computer Use z obsługą Cursor i trybu headless.
Riley Brown dzieli się, że Jev od TypeSafe AI sklasyfikował 500 e-maili w kilka sekund za jedyne 3,5 centa, pokazując szybką i tanią klasyfikację poczty.
Kompleksowy film objaśniający przedstawiający Jev, AI, które nie pisze tekstu, lecz decyduje, do którego działu skierować zapytania i jak pilne są.
