Jev 游戏案例

结合 Laya、MLX-Serve 与类型化判断，让双人 Pac-Man 对局自主运行

把开源 Clash Royale 机器人重构到 iOS，并通过类型化判断完成对局操作选择

控制 Flappy Bird 玩家，并把分数保存到 Neon Postgres 供用户比较成绩

根据玩家与障碍物位置，在等待、小跳和大跳之间选择，游玩 Cardputer 躲避游戏

控制 Chess Defence，并通过完善初版决策指令逐步提升游玩表现

在井字棋中后手行动，每回合选择正确应对并保持不败

用 API Jev 与本地 Laya 分别控制 Clash Royale 模拟器，再根据视觉状态选择卡牌与位置

在 Unreal Engine 5 骑兵战斗中发布高层指令，让每次 AI 对战产生不同结果

在乐队指挥小游戏中选择指挥动作，引导虚拟乐手演奏

把模型决策延迟直接呈现为双屏陨石躲避游戏中的移动差异

收集战场信息，并在 50 对 50 的 RTS 中为 100 个单位发布全局与个体命令

通过自动生成的游戏与视频，对比 OpenJev 和 Laya 的决策速度

不进行搜索或规划，只从合法走法中选择，并取得实测 1023 Elo

基准测试 Codex 国际象棋流程，发现加入类型化判断后额度消耗翻倍且执行更慢

在包含饱腹、健康与保暖目标的小猫生存游戏中，用九局测试比较 API Jev 与本地 Laya

实时选择音符，生成一段带有《月光》风格的钢琴演奏

逐个文节分析台词，并为说话与回应实时切换角色表情

把游戏状态压缩成一句话，以每秒约 30 次实时类型化判断驱动竞技场生存游戏

从摄像头画面识别 CNP 集换式卡牌类型，并确认实体卡牌确实存在

在相同牌局条件下，对比 Jev 与 OpenAI Luna 的二十一点动作选择

根据访客输入的文字，实时改变虚拟房间的状态与内容

驱动机器人对战游戏的双方角色，并为后续强化学习循环准备对局数据

先用攻防预判筛选五子棋落点，再从可靠候选中选择下一步

让 Jev 与 GPT-6 分别控制玩家，在同一场 Pong 对局中进行比较