Jev 用法与案例：Browser Use、Agent 工作流

爬虫读岗位、Jev 做 9617 次廉价筛选、GPT 只研究 12 个候选，最终锁定 3 个低竞争方向，整轮只花 6.53 美元。

100 工具 6 任务 8 模型的对比测试，Jev-classifier 模式先挑工具再让 LLM 填参数，减少 flights_hold 与 flights_book 这类干扰项导致的错误调用。

TypeSafe 的 Jev 对受限任务返回 yes/no 概率与 0–1 置信度，演示中 0.114 秒完成任务，定位是放在大模型前面的廉价决策层。

六 agent 分工路由、扫描、情绪、定价、风控与结算，Jev 负责决策，资金动作仍需人工放行，单场 13 笔成交。

汇总 typesafe-mcp、jev-codex-router、Winnow、jev-ultrafast 等 8 个用 Jev 做决策的开源工具，涵盖浏览器 agent、上下文压缩和代码导航。

用 Jev 类型化层先判断 skip/answer/escalate，重复请求走去重记忆，前沿模型只处理约 10% 新问题。

Alma 周报：Jev 集成后 Brier 分数 0.165 优于独立 Claude Sonnet，确定性一致性升至 93%。

作者把 Opus 5.5 写码、Haiku 判目标是否达成的夜间循环，和 Jev 在环内做毫秒级 yes/no 决策类比，并给出可直接粘贴的搭建提示词。

一个免费无注册的 Jev 项目与指南站，含 Python/JS 代码、上下文选择与 agent 允许/复核/回退规则，新增 39+ 项目。

Opus 5.5 主跑会话，三个子 agent 分工，Fable 5.1 在关键节点给第二意见，Jev 负责分类和选分支这类快速小决策。

清单首推 TypeSafe 的 Jev 文档：跳过写作、只回答带置信度的类型化问题（选一个、打分、是/否），并附浏览器 playground。

汇总可直接克隆的 Jev 项目，涵盖交易 bot、Doom agent、模拟无人机、马里奥、浏览器操作和 PR 风险评分等。