JevでComputer Useを高速化：LLMの記憶とJevによる操作実行
LLMが記憶とコンテキストを保持し、agent-desktopでスナップショットを取得してJevに送信、Jevが適切な要素を選んで操作を実行し、Computer Useを高速化。Cursor対応、ヘッドレス運用も可能。
Jevで顧客階層を自動解決、TAMマッピングはわずか2.2ユーロ
GTMエンジニアが Jev + Exa + Oxygen を活用し、企業アカウント階層の解決を自動化。わずかな予算でTAMマッピングを実現します。
You can just send out Claude to resolve account hierarchies (huge pain in enterprise GTM) for you. Final result for a TAM mapping, broken down into groups: 2.2 euros, from 80 euro budget. Jev + Exa + Oxygen INSANE!
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テキストを書かないAI「Jev」の総合解説動画。問い合わせをどの部門に振り分けるか、緊急度はどれくらいかを判断するAI。
