Jev 自动化案例

用 10 次模型调用在 7.1 秒内完成 Google Flights 搜索，并减少 5.6 倍 token 消耗

在单张 RTX 5090 上本地完成五个官方浏览器操作，并在 10.375 秒内返回 DONE

用同一电影搜索比较本地 Laya 与 API 上的 Jev，以 392 和 676 毫秒返回相同结果

在用户输入穿着场合与需求时，实时更新匹配的服装集合

梳理整个应用，并为各个区域呈现可用的类型化决策场景

导航自动电话系统，并处理反复测试中发现的边界情况

结合浏览器代理与类型化判断，把招聘网站申请速度提高到原来的两到三倍

在毫秒级识别桌面手势，并映射为当前选中元素上的操作

每三秒评估一次浏览器代理活动日志，并在整个会话中计算平均分

在常驻代理团队中驱动开源浏览器驾驶员，并接入定时任务、GitHub、文档与 MCP 连接器

以约十分之一秒选择每个浏览器购物步骤，并把结账支付交给安全卡片保险库

把当前 YouTube 页面与既定目标对比，在推荐内容引发分心前提醒用户

为 Google Flights 搜索选择浏览器动作，并在约七秒内完成任务

持续扫描合法漏洞赏金、资助、赠奖、开源奖励与设计挑战，并判断任务是否适合执行

用七次 Wikipedia 链接导航，在 5.9 秒内从 Bookland 抵达 Akon City，平均判断耗时 214 毫秒

在类型化决策后把提示交给 GrokBot 执行，报告整个流程可在 7 分钟内完成配置

在 Mac 上对 12 个实时选项排序，报告耗时 0.18 秒、成本约 0.0000021 美元，并在不可逆操作前停止

根据自然语言问题在 Fynk 页面中查找、高亮并操作实时元素

按语义搜索 YouTube 字幕的每个片段，并随查询变化跳转到匹配时刻

由 LLM 规划浏览器任务、Jev 选择点击与按键，并移交不确定步骤

在 500 毫秒内判断胸痛来电，并将患者直接转交临床人员

将对话路由给最可能回答的智能体，同时为情绪排序以更新头像状态

隐藏不符合关注主题、不够真实或不值得回复的 X 信息流帖子

将“替我完成”“把控件带过来”“教我操作”等请求映射到应用现有动作与界面