Jason Zhou mostra como configurar três fluxos de trabalho com Jev + Treg em menos de 6 minutos: detecção de fraude e triagem de cadastros, descoberta e qualificação de sinais de compra e rastreamento de conteúdo viral. Treg encontra os dados, Jev os classifica, economizando US$ 8 mil por mês.
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
O LLM mantém memória e contexto, usa o agent-desktop para tirar capturas e as envia ao Jev, que seleciona o elemento certo para agir, acelerando o Computer Use com Cursor e modo headless.
Riley Brown compartilha que o Jev da TypeSafe AI classificou 500 e-mails em segundos por apenas 3,5 centavos, destacando a classificação rápida e de baixo custo.
Vídeo explicativo completo apresentando Jev, uma IA que não escreve texto, mas determina para qual departamento encaminhar as consultas e qual a urgência.
