Сценарии применения
Модерация, поддержка, ИИ-агенты, безопасность и другие практические разборы.
Модерация комментариев на Jev: пошаговое руководство с кодомКак собрать модерацию комментариев на Jev — какие вопросы задать, как выбрать пороги и серую зону, как проверить качество на русском. Код на Python и реальные примеры.Классификация писем и антифишинг на JevКак разбирать почту на Jev — категории, срочность и признаки фишинга в одном запросе. Схема вопросов, код, пороги и итоги тестов Bryo AI, Хабра и открытых бенчмарков.Jev в службе поддержки: разбор и маршрутизация обращенийКак встроить Jev в поддержку — какие вопросы задать обращению и как по уверенности модели направить его в код, LLM или оператору. Схема вопросов, код на Python и пороги.Jev в ИИ-агентах: быстрые микрорешения вместо вызовов LLMКак ускорить ИИ-агента с Jev — выбор действия в браузере и на телефоне, выбор инструмента и навыка, паттерн «подсознание агента». Схемы вопросов, код и реальные замеры.Маршрутизация моделей на Jev: какую LLM вызвать для запросаКак построить роутер LLM на Jev — оценка сложности запроса, выбор дешёвой или сильной модели, пороги и проверочный каскад. Код, реальные замеры и подводные камни.Jev как защитный слой: проверка команд агента и защита от джейлбрейковКак сделать из Jev защитный слой — проверка команд агента до выполнения, фильтр джейлбрейков на входе и выходе LLM, правила для необратимых действий. Кейс Vercel и код.Как Jev играет в Doom и проходит викирейсинг: разбор демо TypeSafeКак устроены игровые демо TypeSafe: Jev управляет ботом в Doom на 10 запросах в секунду и выбирает ссылки в Википедии. Что они доказывают и что взять себе.Демо «умный дом» на Jev: команды на естественном языке → действияКак демо TypeSafe превращает фразу «выключи весь свет» в действие: спекулятивные вопросы в одном запросе, разбор составных команд и запасная LLM. Схема и пример запроса.