James Long 测试 Jev 从银行原始数据提取收款人描述
James Long 用 Jev 解决个人财务工具中最棘手的问题：从原始银行数据中生成良好的收款人描述，首次尝试即达到约 95% 的完成度，并指出还有多种优化提问方式。
基于 TypeSafe Jev 的实时市场新闻台
开发者用 Claude Code 和 TypeSafe 的 agent skill 搭建实时市场新闻台，输入 yfinance 头条，输出排序后的交易想法，每轮 215 条类型化判断，耗时 2.7 秒，成本约四分之一美分。
The whole build cost under a dollar in model calls. A live market news desk: yfinance headlines in, ranked trade ideas out. 215 typed judgments per pass, 2.7 seconds, a quarter of a cent. Claude Code + TypeSafe's agent skill. https://github.com/0xnairb/research_desk… #jev @typesafeai
· 1 次赞在 X 打开
更多类似内容
用 Jev 构建链上交易机器人
开发者用 Jev 判断买入或卖出，并借助 Monad 在 Kuru 链上订单簿每 300 毫秒区块执行真实交易。 链接
从 Jev 交易获利后建议捐赠慈善
Erik Spock Gafni 发帖建议从 Jev 交易中获利丰厚的人将部分利润捐给慈善机构。