Jev 用法与案例：Browser Use、Agent 工作流

一句话让 Claude 搭出 pump.fun 交易终端，Jev 负责读 X 与网页叙事做买入前过滤，14 笔交易 12 胜、3 个被跳过的小币全部归零。

Anthropic 的 Boris Cherny 给出 Claude Code 配置：Sonnet 5.5 跑主循环，Haiku 5.5 并行做只读侦察，Opus 5.5 只在计划锁定、重复报错、合并前三个节点介入；帖中把 Jev 定位为同一思路再下一层，毫秒级处理无需思考的分支。

帖子转述 Anthropic 的 Boris Cherny 的分工建议：Sonnet 5.5 跑主循环、Haiku 5.5 并行侦察、Opus 5.5 只在关键节点把关；并称选文件、选工具、重试或停止这类分支可交给 Jev 毫秒级处理。

按 Anthropic 文档配置 Sonnet 主跑、Haiku 5.5 侦察、Opus 5.5 顾问，并建议用 Jev 先处理选文件、选工具、是否重试这类小决策。

一条回复建议用户把 typesafeai 的 Jev 与 Claude 组合成混合方案，称让 Claude 调用后效果明显变好，但没有给出具体用法或数据。

分享 Claude Code 的模型分层用法：Sonnet 5.5 主会话写代码跑测试，Haiku 5.5 子 agent 并行做 AST 映射与文档检索，Opus 5.5 仅在计划锁定、重复失败、收尾三处被叫出；并称 Jev 在更下一层用 16ms 清掉机械路由分支。

独立开发者把 JEV 做成决策星盘，给 Claude Code 的迁移、分诊等步骤做门控，不可逆操作前留人工闸门。

用 claude --model sonnet --advisor opus 把主会话、只读子代理和顾问模型分层，并提到 JEV 在更底层做确定性分支路由。

开发者用 Claude Opus 5.5 做游戏，并用 Jev 扫描每个任务、判断该给 Medium 还是 Max 推理档位，再交给管理会话分配；13 周 AI 成本约 900–950 美元。

开源项目 chesshacker 让 Meta Ray-Bans 通过 WhatsApp 视频通话把棋盘传给 Mac：Jev 先做廉价预检判断画面是否变化，无变化就不调用模型，再由 Opus 5.5 读盘、Stockfish 出招、虚拟麦克风念给你听。

用 Crawl4AI、Docling、Zotero、Qdrant、jev-mcp、LangGraph、Langfuse、Streamlit 搭研究流程：Jev 先筛候选材料，Claude 再深挖并写简报，最后人工核对来源。

给出 Sonnet 5.5 主会话、Haiku 5.5 只读检索、Opus 5.5 三个检查点复核的配置提示词，并把工具选择、文件选择、有界重试等确定性路由交给 Jev。