Jev 使用心得：不让 AI 写文本，处理咨询更清晰
作者分享使用 Jev 的体会：起初觉得棘手，但把它理解为“不让 AI 写文本”后就豁然开朗。以处理咨询为例，传统做法是把整段内容丢给 GPT 或 Claude 分析，而 Jev 的思路不同。
在 Jev 上构建批量工单分析工具
使用 CowAgent 在 Jev 上构建批量工单分析工具：每次调用处理一个工单，返回 7 项分类、评分和布尔判断及概率分布，约 500 毫秒完成。
Had CowAgent build a batch ticket analysis tool on Jev. Jev doesn't generate text. You send content and typed questions, it returns classifications, scores and booleans, each with a probability distribution. One call per ticket, 7 judgments, ~500ms.
· 0 次赞在 X 打开
更多类似内容
基于 Jev 的实时客服原型
该原型利用 AI 根据光标来回移动或点击前的停留来估计客户的犹豫或兴趣，观察客户状态并补充说明或建议比较。
基于 Jev 与 gpt-live-1 的电商实时客服演示
作者使用 Jev 和 gpt-live-1 构建了电商实时客服演示，能在对话中根据用户语音即时推荐商品，带来出色的体验。
