Jason Zhou показує, як налаштувати три робочі процеси з Jev + Treg менш ніж за 6 хвилин: виявлення шахрайства та перевірка реєстрацій, пошук і кваліфікація сигналів покупки, відстеження вірусного контенту. Treg знаходить дані, Jev класифікує їх, заощаджуючи 8 000 доларів на місяць.
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 зберігає пам'ять і контекст, використовує agent-desktop для знімків і надсилає їх до Jev, який вибирає потрібний елемент для дії, прискорюючи Computer Use з підтримкою Cursor і headless-режиму.
Riley Brown ділиться, що Jev від TypeSafe AI класифікував 500 листів за секунди лише за 3,5 цента, демонструючи швидку та недорогу класифікацію пошти.
Повне пояснювальне відео про Jev — ШІ, який не пише текст, а визначає, до якого відділу спрямувати запити та наскільки вони термінові.
