Autor przyjrzał się projektowi automatyzacji WeChat opartemu na Jev + DeepSeek: odczytuje drzewo węzłów aplikacji przez usługi dostępności Androida, awaryjnie używa zrzutów ekranu i lokalnego OCR, przechowuje tylko ostatnie 10 wiadomości jako kontekst i zauważa, że WeChat może to wykryć, grożąc banem.
刚看了下这个jev wechat项目，模型是用 jev + deepseek 通过 Android 无障碍服务读取App 的节点树，兜底是用截图 + 本地 OCR 上下文只有最近 10 条消息 微信能监测到，有封号危险
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.
