L'auteur a traité 6 214 messages directs avec trois agents : OpenAI Dots a lu la boîte de réception, Jev a décidé ce qui méritait une réponse, et Opus 5.5 a rédigé les réponses. Jev a éliminé 2 907 bots, 1 388 arnaques et 1 316 spams avant qu'Opus n'en voie un seul.
which of my 6,214 DMs are real money? i gave the question to three agents last night and went to sleep. OpenAI Dots read the X inbox, Jev decided what was worth an answer, Opus 5.5 wrote the replies Jev threw out 2,907 bots, 1,388 scams and 1,316 spam before Opus saw a single
Le LLM conserve mémoire et contexte, utilise agent-desktop pour prendre des captures et les envoie à Jev, qui sélectionne le bon élément pour agir, accélérant Computer Use avec Cursor et en mode headless.
Riley Brown partage que Jev de TypeSafe AI a classé 500 e-mails en quelques secondes pour seulement 3,5 centimes, illustrant une classification rapide et peu coûteuse.
Vidéo explicative complète présentant Jev, une IA qui n'écrit pas de texte mais détermine vers quel service acheminer les demandes et leur urgence.
