Репост из: Никита Велс | AI
JEV - что это и с чем едят
Про неё сейчас говорят все англоязычные каналы. Объясню, что она такое, какие задачи ей отдавать, какие нельзя, и как прикрутить её к тому, что у вас уже есть.
Все модели, к которым мы привыкли Claude, GPT, Kimi и другие, собирают ответ по словам: угадали следующее, потом ещё одно, и так по порядку. Отсюда и долгое ожидание, и куча токенов. Jev не пишет ничего: вы заранее даёте ей список возможных ответов, а она указывает на нужный.
В этом всё преимущество: она умеет ровно одно, зато мгновенно и за копейки, поэтому задачи, на которые раньше требовалось много денег, внезапно стали окупаться. И есть ещё одно: придумать вариант, которого нет в вашем списке, она физически не способна, так что знакомая проблема, когда модель уверенно выдаёт чушь, тут просто не возникает.
Простая проверка, стоит ли отдавать задачу Jev. Спросите себя: могу ли я заранее выписать список всех возможных ответов?
Если да, это Jev. Разложить заявки по отделам, понять, горячий лид или холодный, решить, безопасна ли команда перед запуском, выбрать нужный инструмент, проверить, не пролезло ли лишнее в ответ бота.
Если нет, Jev не нужен. Написать код, разобрать чужой проект, придумать структуру статьи, объяснить, почему падает сборка, ответить клиенту по-человечески - это по-прежнему Claude, GPT или китайские модельки. Она с вами даже поговорить не может.
Теперь как встроить её в то, что уже есть:
1. Поставить её фильтром перед дорогой моделью.
Она за копейки смотрит на задачу, решает, сложная та или простая, и отправляет простую на Haiku вместо Opus. В одном из тестов из двенадцати задач девять ушли на модель попроще, и расход токенов уменьшился почти на 70%.
2. На браузер.
Когда агент работает со страницей сам, он на каждый клик читает разметку, думает и вызывает инструмент, отсюда и ощущение, что он медлит. Готовый скилл отдаёт Jev всю механику, то есть клики, переходы и прокрутку, а Codex оставляет себе ввод текста и проверку результата глазами. Обещают ускорение в 5-10 раз, ставится одной строкой:
npx skills add wy-coliney/jev-browser-use -g -a codex -y
3. Диспетчер.
Проект JevRouter подключает Jev к Codex, Claude Code и Cursor и отдаёт ей выбор, какую модель, какой инструмент и какого субагента звать. Переписывать то, что у вас уже собрано, не надо, а права нажимать на кнопки остаются у основного агента.
github.com/BillionsBobby/JevRouter
Чего от неё не ждать
Считать не умеет совсем. Даты сравнивает плохо. Обмануть её командой, подсунутой прямо в текст, вполне реально. Создатели, кстати, написали про всё это сами, отдельной страницей.
Короче, мой совет:
Валится каждый день поток однотипных штук - заявки, письма, тикеты, отклики - и ты разбираешь это руками? Бери и тести, выхлоп будет сразу.
Крутятся агенты и жрут дорогие токены на мелочах типа «какой файл тут открыть»? Ставь её фильтром, это работы на полчаса. Ни того ни другого нет? Посмотри одним глазом и живи спокойно, отдельно она тебе не нужна.
Про неё сейчас говорят все англоязычные каналы. Объясню, что она такое, какие задачи ей отдавать, какие нельзя, и как прикрутить её к тому, что у вас уже есть.
Все модели, к которым мы привыкли Claude, GPT, Kimi и другие, собирают ответ по словам: угадали следующее, потом ещё одно, и так по порядку. Отсюда и долгое ожидание, и куча токенов. Jev не пишет ничего: вы заранее даёте ей список возможных ответов, а она указывает на нужный.
В этом всё преимущество: она умеет ровно одно, зато мгновенно и за копейки, поэтому задачи, на которые раньше требовалось много денег, внезапно стали окупаться. И есть ещё одно: придумать вариант, которого нет в вашем списке, она физически не способна, так что знакомая проблема, когда модель уверенно выдаёт чушь, тут просто не возникает.
Простая проверка, стоит ли отдавать задачу Jev. Спросите себя: могу ли я заранее выписать список всех возможных ответов?
Если да, это Jev. Разложить заявки по отделам, понять, горячий лид или холодный, решить, безопасна ли команда перед запуском, выбрать нужный инструмент, проверить, не пролезло ли лишнее в ответ бота.
Если нет, Jev не нужен. Написать код, разобрать чужой проект, придумать структуру статьи, объяснить, почему падает сборка, ответить клиенту по-человечески - это по-прежнему Claude, GPT или китайские модельки. Она с вами даже поговорить не может.
Теперь как встроить её в то, что уже есть:
1. Поставить её фильтром перед дорогой моделью.
Она за копейки смотрит на задачу, решает, сложная та или простая, и отправляет простую на Haiku вместо Opus. В одном из тестов из двенадцати задач девять ушли на модель попроще, и расход токенов уменьшился почти на 70%.
2. На браузер.
Когда агент работает со страницей сам, он на каждый клик читает разметку, думает и вызывает инструмент, отсюда и ощущение, что он медлит. Готовый скилл отдаёт Jev всю механику, то есть клики, переходы и прокрутку, а Codex оставляет себе ввод текста и проверку результата глазами. Обещают ускорение в 5-10 раз, ставится одной строкой:
npx skills add wy-coliney/jev-browser-use -g -a codex -y
3. Диспетчер.
Проект JevRouter подключает Jev к Codex, Claude Code и Cursor и отдаёт ей выбор, какую модель, какой инструмент и какого субагента звать. Переписывать то, что у вас уже собрано, не надо, а права нажимать на кнопки остаются у основного агента.
github.com/BillionsBobby/JevRouter
Чего от неё не ждать
Считать не умеет совсем. Даты сравнивает плохо. Обмануть её командой, подсунутой прямо в текст, вполне реально. Создатели, кстати, написали про всё это сами, отдельной страницей.
Короче, мой совет:
Валится каждый день поток однотипных штук - заявки, письма, тикеты, отклики - и ты разбираешь это руками? Бери и тести, выхлоп будет сразу.
Крутятся агенты и жрут дорогие токены на мелочах типа «какой файл тут открыть»? Ставь её фильтром, это работы на полчаса. Ни того ни другого нет? Посмотри одним глазом и живи спокойно, отдельно она тебе не нужна.