你能用 Jev 构建什么

让 Jev 决定应该由哪个模型来处理请求。

在 agent 的动作执行之前对其进行筛查。

Pick which skill or tool a coding agent should use for a request — or decline when none fit.

Rank which files are actually relevant to a task before spending context (and tokens) on them.

判断陈旧的 agent 历史记录是否还值得保留。

Before an agent stops, ask Jev whether the work is actually finished and the claims hold up.

标记出高风险的合并请求,以便进行额外的人工审查。

在用户 prompt 到达你的模型之前对其进行筛查。

从钩子、结构和证据三方面给任意 X / 社交帖打分 —— 支撑分析 10 万条爆款帖背后的判断力。

把一条在投广告拆解为钩子、报价、CTA 和认知阶段 —— 支撑拆解 37 个品牌 724 条广告背后的标注。

判断一个页面是否应当诚实地链接到另一个页面 —— 支撑重建 586 页内链地图背后的两两判断。

一次性从主题、钩子、格式和风格给任意帖子打标 —— 支撑一个 1,315 帖内容仪表盘背后的标注。

根据原始表单文本对一条进线销售线索进行资格判定。

一次调用即可对一封进线邮件进行分类、优先级排序和路由 —— 支撑数秒内分拣 500 封邮件背后的判断力。

一次调用即可对一条进线支持消息进行路由和优先级排序。

一次调用即可从多个维度对候选人评分。

在用户生成内容进入你的应用之前设置护栏。

把一段自由文本记录转化为结构化的类型字段。