Jason Zhou показывает, как настроить три рабочих процесса с Jev + Treg менее чем за 6 минут: обнаружение мошенничества и проверка регистраций, поиск и квалификация сигналов покупки, отслеживание вирусного контента. Treg находит данные, Jev классифицирует их, экономя 8 000 долларов в месяц.
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 хранит память и контекст, использует agent-desktop для снимков и отправляет их в Jev, который выбирает нужный элемент для действия, ускоряя Computer Use с поддержкой Cursor и headless-режима.
Riley Brown делится, что Jev от TypeSafe AI классифицировал 500 писем за секунды всего за 3,5 цента, демонстрируя быструю и недорогую классификацию почты.
Полное объясняющее видео о Jev — ИИ, который не пишет текст, а определяет, в какой отдел направить запрос и насколько он срочный.
