Jev 很夸张。这里它与自己玩 Smash Bros，控制四个不同角色，选择对战自己的动作。 作者称决策不到一秒，这局用了二千二百多万 token，只花几美分。Jev 不替代 GPT-6 Astra，但快速响应可带来很多可能。
观察四个角色的游戏动作选择
作者让 Jev 参与 Smash Bros 四角色对战，录屏将动作候选与手柄状态放在游戏旁。未核实 API、动作执行频率或费用，单局表现不能推断通用游戏能力。
JEV 做了什么
在实时游戏中记录多个角色的有限动作选择。
原帖明确 Jev 控制四个角色并决定动作。
还能用在哪？
How2Jev 延伸推演，不代表作者或官方声明。
- 可视化观察多角色决策
- 将决策记录与游戏回放对应
ORIGINAL SOURCE
How2Jev 整理案例，项目与演示归原作者所有。
MORE LIKE THIS
在宝可梦对战回放中检查动作选择
作者让 Jev 参与 Pokemon Showdown，保存决策数据并制作可阅读回放。演示招式、换人候选和战斗状态；视频只是完整对局的第一段，未观察最终胜负。
