En datapipeline identifierar kandidatsignaler, JEV väljer vilka som ska undersökas och Opus utforskar förklaringar. Ett vackert mönster kan fortfarande vara brus—strukturerad undersökning hjälper att skilja dem åt.
A beautiful pattern can still be noise. Here’s a JEV × Opus 5.5 workflow I’d test: → A data pipeline identifies candidate signals. → JEV selects which candidates to investigate using defined criteria. → Opus helps explore those candidates and propose explanations. →
LLM håller minne/kontext, använder agent-desktop för att ta ögonblicksbilder och skickar dem till Jev, som väljer rätt element att agera på, vilket snabbar upp Computer Use med Cursor och headless-läge.
Riley Brown delar att TypeSafe AI:s Jev klassificerade 500 e-postmeddelanden på sekunder för bara 3,5 cent, vilket visar snabb och kostnadseffektiv e-postklassificering.
Omfattande förklarande video som introducerar Jev, en AI som inte skriver text utan avgör vilken avdelning förfrågningar ska dirigeras till och hur brådskande de är.
