Jason Zhou visar hur man ställer in tre arbetsflöden med Jev + Treg på under 6 minuter: bedrägeriupptäckt och registreringsscreening, hitta och kvalificera köpsignaler samt spåra viralt innehåll. Treg hittar data, Jev klassificerar den och sparar 8 000 $ i månaden.
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 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.
