Jev 加速 Computer Use：LLM 记忆配合 Jev 执行操作
LLM 持有记忆与上下文，通过 agent-desktop 截图并发送给 Jev，由 Jev 选择正确元素执行操作，实现更快的 Computer Use，支持 Cursor 与无头模式。
用 Jev 做模型路由的最便宜升级
用户分享了一个节省成本的模型调用策略：优先让 Jev 回答是/否并打分，若置信度高于 0.9 则直接输出，否则根据 Jev 的路由将请求分发给合适的模型（Haiku、Sonnet 等），从而减少对昂贵模型的调用。
the cheapest setup upgrade i made this month: ask the smallest model first. jev → haiku 5.5 → sonnet 5.5 → opus 5.5 > jev answers yes/no, picks and scores. above 0.9 confidence it stops there > otherwise jev routes the call to the right model > haiku does bulk, sonnet
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