用 Jev 给机会雷达做信息分流

Leo｜LeoLabs.me @runes_leo原推发布于 2026.09.20

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这两天很多人都在玩 Jev，我也实际体验了一下，而且直接拿自己的 Opportunity Radar 跑了真实项目和信号。 我的感受很简单：Jev 最适合干的不是研究，而是筛选。 我每天会收到很多项目、新闻、链上信号和监控告警，其中大部分根本没必要一上来就交给 GPT/Grok 深度研究。 我现在给它的任务很简单：判断一个东西接下来应该「不用看 / 先查清楚 / 继续研究 / 叫我来看」。它先把大量信息分一遍，真正值得研究的，再交给更强的大模型。 这个用法其实很容易复制。比如邮件可以分成忽略、稍后处理、需要回复、紧急；用户反馈可以分 Bug、需求、抱怨、高价值问题；每天看的资讯也可以先筛掉大部分噪音。 实际用下来它也会错。比如有些项目本来应该先确认合约和身份，它可能会判断成继续研究。所以我不会让它决定买什么，更不会让它碰交易、钱包和资金。我的用法是：简单规则兜底，Jev 负责模糊的小判断，大模型负责真正复杂的问题。 一开始我以为它最大的优势是便宜和快。现在反而觉得更有意思的是：很多事情其实根本没必要动用最强的 AI。 接下来我会继续把 Jev 放进机会筛选、监控降噪和 AI 任务分流里跑一段时间。对我来说，判断它有没有价值的标准也很简单：能不能让我少看垃圾，同时别漏掉真正重要的东西。

这条是引用着另一条写的：「独立开发者拿到 Jev 早期访问并计划接入真实 workflow」