Jevオープンソースリメイク公開：StartLux-Decisionがチケット選択肢を支援
中国のチームが上海でJevのリメイク版をオープンソース化。9Bパラメータ超でオリジナルを上回るとのこと。StartLux-Decisionは与えられた選択肢から最適な返答を選ぶことに特化し、大規模モデルによる長文生成を回避します。
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
カスタマーサポート.
TypeSafe Jevに関する発表、解説、デモ、コミュニティ事例をトピック別に整理しています。各項目からXの元投稿を確認できます。
キュレーション選定 · 全件ではありません · 手動更新
5419件の収録投稿
2789件の元投稿動画
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Next.js と Jev で AI サポートシステムを構築
freeCodeCamp のチュートリアル。Next.js と Jev を使い、AI 支援型のカスタマーサポートシステムを構築します。チケット取り込み、AI トリアージ、人によるレビュー、プライバシー保護について学べます。
Next.jsとJevでAI支援サポートシステムを構築
Next.jsとJevを使って、受信トレイやフォーム、ソーシャルメディアに散在するフィードバックを処理するAI支援サポートシステムの構築方法を学びます。チケット受付、AIトリアージ、人間によるレビュー、プライバシー保護を扱います。
Jevのチャージでスパムチェックに阻まれるとの報告
X上で、トークンが尽きてJevのチャージを試みたもののスパムチェックを通過できないと不満を述べ、TypeSafe AIに助けを求める投稿。
Jev + LLM：サポートチケットのスマート仕分けブループリント
この投稿は、無料のJevラボがAIにチケットの状態を読み取らせ、緊急度・担当チーム・対応期限を1回の呼び出しで答えさせる方法を示し、エージェント構築者向けの明確な設計例となっています。
One card in the feed, every sixteen, on every page of it. $50 a week, cancel any week.
Jev、通話構造のみで予測を実行
Jev は通話内容を読むことなく、ターン、ツール呼び出し、ワークフロー段階、タイミングなどの構造情報のみを用いて、2,029 件の通話で約 3.8 万件のターンレベル予測を中央値 118 ミリ秒で実行し、氏名・住所・健康情報には一切触れないことを示しています。
Jevは状況を読み取り数値を返す
Jevは文章を書かず、状況を読み取って数値を返します。例えば、100件のサポートメールを1.4秒で分類し、より大きなモデルをバックアップとして使用して96件が正しく、約7セントのコストでした。
Jev音声AIエージェント：2,029件の電話を処理、中央値118ms
Jevはレセプショニストとして2,029件の実際の電話を処理し、中央値応答時間はわずか118ms。疲れず不機嫌にもならない24時間365日のカスタマーサービスを提供でき、電話業務の多い企業に適しています。
JEV請求問題の報告
TypeSafe AIでJEVのクレジット追加ができないとユーザーが報告。カードと請求先住所を追加後も失敗し、CloudflareがLAN IPをブロック、Cookie削除でログイン可能になるなどの不具合も発生。
Jev対Opus 5のサポートチケット比較：ルーティングが勝利
3,080件のサポートチケットでJevとClaude Opus 5を比較。Jevの低信頼度の回答のみをOpusに送ると、精度は84.0%で、Opus単独よりも3.5倍安価です。全件Opus、全件Jev、Jev優先で不確かな場合のみOpus、という3つのデプロイ戦略を議論しています。
Jevをサポートデスクに接続しました
Jev 1.13.0（TypeSafe、System One）をサポートデスクに組み込んだユーザーの投稿。状態を入力し、質問を入力すると決定が出力され、手作業で行っていた電話対応を自動化。
Jevのチケット分類：所属部門から根本原因の特定へ
チケットの所属部門を尋ねるとJevはbilling（0.84）を返し、根本原因をどこで修正すべきか尋ねると同じチケットがengineeringと分類されました。質問の表現がJevの分析結果に与える影響を示しています。
