Jev 用法与案例：Browser Use、Agent 工作流

免费原生 Mac agent 监控邮件、信息和通知，靠 Jev 逐条判断后只推一条简报，因此能免费运行。

Sally 称去年就按 System 1 快速分类 + System 2 生成的两段式架构搭建，用来压低延迟和非确定性。

一个开源项目，用 Jev 决策为本地 Agent 自动挑选处理对话请求的模型，在速度、成本、质量间取平衡。

Jev 先筛掉无聊和显而易见的数据点，只把模糊样本交给 Claude Code，声称 9 分钟处理 650 亿条数据。

把 agent 工作流拆成决策、写作、人工审核三层，Jev 先做 5 项有界检查，只有真正需要草稿或推理的任务才交给 Grok Bot。

24 小时 AI 动态汇总，其中提到 Jev 的决策模型技巧被 GLM-5.3-Flash 克隆，另有 Ember-1、Meta Muse 撒谎等条目。

Clawd 负责执行、Jev 负责决策，在 Solana 上跑无人值守的 ORE 挖矿 agent，附演示视频。

一条提示词让 agent 安装 Jev、审计现有工作流、找出浪费 token 的环节，把可重复决策从昂贵模型挪到 Jev。

50 个永续合约每秒约 50 次决策，Jev 先答噪声/regime/是否值得交易/仓位四问，低于 0.85 直接丢弃，只有 1/70 调用到 Claude，日成本从 4.3 万降到约 800 美元。

Musebook 把 Jev 的类型化决策、风险评分和 agent 智能接入 Solana 交易、永续合约和 ORE 挖矿。

借 3B1B 的线性相关概念说明：并行问 bot 的多个问题若指向同一维度就是重复计数，每个问题必须指向不同方向。

讲营销 agent 基建三件套（集中知识库、数据仓库、工具层），其中用 Jev 对原始素材分类，决定内容归入 wiki 的哪个页面。