Автор визначає дерева рішень і бізнес-правила в коді, передає неоднозначні судження Jev і фіксує ймовірності та впевненість для перевірки обробки запитів у магазині каррі.
Jevを使って、カレー店への問い合わせを「確率付きDecision Tree」で処理する検証をしてみました。 Treeや業務ルールはコードで定義し、曖昧な判断をJevに任せる構成です。 確率やconfidenceをログに残すことで、「なぜHuman
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.
