Jev 用法与案例：Browser Use、Agent 工作流

Jev 每 60 秒读价格路径、买卖压力、聪明钱离场和流动性，对每个仓位给出持有、部分止盈或全平；38 小时内 Jev 仓位均 +10.7%，机械追踪止盈 +0.6%，也记录了不设硬止损导致回撤更深的问题。

Dots 专注研究，Jev 加自研代码负责交易决策与执行，以绕开 OpenAI 对 Dots 下单的限制，并新增共享研究库门户让无 Dots 用户也能跑自动交易。

Hydra 的 scout 找到的每条线索都先过 Jev 拿判定和置信分，高分线索优先，另有 Proof 引擎在交易前校验股票代币。

作者用 Claude 做历史回测研究、用 Jev 工程调度研究流程：廉价计算跑重复概率更新，结果含糊时才叫贵模型，避免为 60 美元交易养研究部门。

用蜘蛛结网比喻展示 Jev 做决策层、Opus 5.5 做执行、Dots 做并行 worker 的完整 agent 栈。

Jev 只输出 BUY/SELL/HOLD 加概率，三个开源交易仓库已接入，每百万 token 输入 0.042 美元。

爬虫 bot 组出选币、验链、读社媒、定仓位、执行、风控七个 agent，每个动作前都问 Jev 是或否，纸面交易跑出正收益。

BTC 一分钟 K 线、每 5 分钟一次决策的 Jev bot，16 小时 193 次决策，手续费 57.53 美元是大脑成本的 7000 多倍，112 笔成交中 87 笔波动小于手续费，1000 美元变 937.15。

OvoPay 用 Jev 返回 buy/skip/size 的结构化决策直接进合约，每次约 0.1 秒、约 0.00001 美元，并把置信度在交易发生前写入链上 memo，方便事后核对「说 0.9 时是否真对」。

HMM 按 K 线判市场状态，Jev 在 81ms 内返回「有毒流 0.83」这类数值，硬规则代码做最终决策，一晚可搭完。

Hydra 用一群侦察 agent 盯盘，每条线索先过 Jev 在毫秒内判「值得看/不值得」，再由 Hydra 下单并预设离场。

作者用 Jev 给每个决策打分（半秒内），按置信度把 99% 的简单判断直接执行、只把模糊情况升级给 Opus，并让代码而非模型做最终签核。