Jev 用法与案例：Browser Use、Agent 工作流

Opus 5.5 交易 agent 想单笔押 19.3% 仓位，Jev 按 Thorp 分数凯利规则把它压到 2%，并拒绝加仓亏损单。

Jarrod Watts 用 Jev 在链上订单簿实时报价，识别毒性流、拉宽点差，风控参数硬编码不让模型投票。

列出 Jev 公开 demo 的实测：千篇论文分类约 $0.08、500 封邮件约 3.5¢、航班搜索约 7 秒，并说明「LLM 写、Jev 判、代码做」的分工。

基于 Jev 的 Postgres 扩展，直接在数据库内做类型化决策和自然语言查询，无需外部 RAG 管线。

夜间交易台用 Jev 先过滤 99% 机会，Opus 正反两方辩论，仓位由纯代码按半凯利计算，附一夜实盘数据。

汇总 browser-use、jev-trader、jev-router 等 10 个仓库，展示 Jev 如何替 agent 选动作、压上下文、路由模型。

Opus 5.5 主写代码、Fable 5.1 当 advisor，选文件/选工具/重试这类快决策交给 Jev 在半秒内处理。

作者在自建 harness 里接入远程 Jev 分类器，配合沙箱和重构工具，从 pi 起步逐步扩展。

作者跑 100 道是非题对比 Jev 与 Cloudflare Clef/Clef-Flash，称 Jev 准确率 99%、响应更快、成本低近 3 倍。

每个问题返回校准概率并生成 HA 实体，用数字而非聊天猜测做自动化；13 个示例，作者提醒别用于安全决策。

拆解 Grok Bot 销售自动化演示，指出 bot 在 Slack 里用文字猜决策，改用 Jev 返回类型化选项和概率。

Clef 走 Workers AI 与 Apache 2.0 权重，带视觉编码器和 64k 上下文，作者对比了它与 Jev 在延迟、分类任务上的差异，并解释概率输出为何比 LLM 猜文本更好写路由条件。