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。
用 Jev + Minds 4小时构建 NFT 机会筛选器 HypeMeter
该构建使用 AI 扫描 NFT 列表，判断低价 NFT 是机会还是陷阱。覆盖 20 个合集、898 条列表，筛选 801 条后拒绝 11 个陷阱，最终 1 个通过。
Found this HypeMeter build made with Jev + Minds in just 4 hours. The idea is simple: use AI to scan NFT listings and figure out whether a cheap NFT is actually an opportunity or just a trap. 20 collections, 898 listings 801 screened → 11 traps rejected → 1 passed. Jev
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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。