Разработчик показывает, как Jev обработал очередь из 2 миллионов тикетов менее чем за 20 секунд, используя всего три булевых значения (спам, срочно, нужен человек), затратив 21 цент.
IT SORTED TWO MILLION TICKETS AND NEVER WROTE A SINGLE WORD i handed jev 2,000,000 support tickets. the queue hit zero in under 20 seconds. it cost 21 cents. the whole schema is three booleans. is this spam, is it urgent, does it need a human. that is the entire output. words
Автор делится опытом использования Jev: сначала казалось сложно, но всё стало понятно, когда он представил это как «не позволять ИИ писать текст». На примере обработки запросов традиционный подход передаёт всё GPT или Claude для анализа, а Jev предлагает иной подход.
Прототип использует ИИ для оценки колебаний или интереса по движениям курсора или задержке перед кликом, наблюдая за поведением клиента и дополняя объяснения или предлагая сравнения.
Автор создал демо службы поддержки в реальном времени для электронной коммерции на Jev и gpt-live-1, которое мгновенно предлагает рекомендуемые товары на основе речи пользователя во время разговора, обеспечивая отличный опыт.
