日常工作与商业效率

用 Jev 批量评估潜在客户与外联消息，展示匹配判断、消息表现预测和置信度评分。

用 Jev 把网页简历中的可见信息填入另一侧的申请表字段。

用 Jev 做文件夹交互演示，修改名称后，文件夹图标随之变化。

用 Jev 对邮件进行欺诈分类，并将置信度不足的条目交给 Kimi K3 复核；演示同时展示分类、路由和汇总结果。

DocJev 用 Jev 按自然语言规则对文档分类，并把混合文档包拆成带分类和页范围的结果。视频展示了流程与结果示意。

将 Jev 与端侧音频模型组合，根据录音内容选择处理流程；演示页面展示语音备忘录、会议和播客对应的文本与片段结果。

用 Jev 构建销售通话助手，在录制通话旁展示当前阶段、下一步提问建议、信号和概率曲线。

用 Jev 按输入意图重排启动器候选，输入“我刚下载的 PDF”后，最近下载的文件出现在首位；还展示系统操作和计算候选。

把 Jev 与 Playwright 结合用于浏览二手商品，页面旁展示筛选判断与询问信息的消息草稿；作者另称流程会出价和联系卖家。

在 Pi 会话中提醒消息是否跑偏

pi-jev-router 在新消息进入前判断它与当前会话是否相关。作者演示了终端中的新会话选择，并保留由用户决定继续或转移的环节。

用一句线索找回 Codex 旧会话

作者用 Jev 制作 Codex 会话查找工具。演示输入“mixpanel report feature”后，通过打开入口切换到与该报告相关的旧会话。

把职业技能整理成多维判断面板

作者将 Jev 用于职业技能的 AI 影响评分实验。演示展示六个判断问题、职业层级和技能构成比例；这些分数是项目的模型判断，不代表真实就业预测。

整理 Reddit 讨论中的产品推广线索

作者将 Jev 接入 Rankhog，用于发现相关 Reddit 讨论。演示可查看机会列表、帖子内容和回复区域，也能查看关键词与扫描面板。

Jevmail 的批量邮件分类客户端

Jevmail 用 Jev 为邮件分类，页面按需要回复、更新、促销等类别呈现结果。演示从开始整理到分类完成，再查看邮件列表与正文。

用文件元数据生成清理候选列表

作者用 Jev 制作 Mac 文件清理原型，扫描后按元数据给文件标注可清理或需复核。演示展示候选与空间汇总，没有执行删除，也未证明删除安全性。

用自然语言在 replicas 中查找功能入口

作者用 Jev 驱动 replicas 的全局搜索。用户输入联系支持或连接 Codex 的问题，搜索框返回对应功能入口；视频没有展示原帖提出的其他路由设想。

Switchboard 按编码任务选择模型与力度

Switchboard 在 Codex 和 Claude Code 中替作者选择模型和推理力度。演示分别处理常规与困难任务，终端显示不同配置和代码结果；没有独立验证节省成本的效果。

为 Obsidian 笔记批量判断标签

作者用 Jev 制作笔记自动标签系统。演示展示逐篇处理的标签矩阵、概率和笔记内容，便于查看分类结果；没有展示写回整个 Obsidian 库的完整过程。

按任务相关性定位代码片段与调用关系

作者用 Jev 给代码库片段评分。终端查询后返回待改文件、测试、先例与调用者等候选，并展开相关代码，帮助选择阅读位置；没有展示自动完成代码修改。

根据 PR 状态给出 Magic Jev Ball 审阅提示

作者把 Jev 判断放进 GitHub PR 的浮动球。演示在文档修改、失败测试和草稿 PR 中给出不同提示；提示不能替代代码评审，也未展示实际自动批准。

先筛文章对，再让 Jev 判断内链候选

作者用传统代码召回相关文章与锚文本候选，再让 Jev 判断内链及位置。视频展示链接图和具体句子建议；未展示实际修改网站或验证 SEO 效果。

从产品 URL 整理功能目录与 Markdown 资料

作者用 Jev 驱动产品资料工具。演示输入 Linear 网站后，展示功能、策略目录和 Markdown 文档；原帖未说明 Jev 的具体分工，不能把生成文本归给 Jev。

按预设标准筛选项目简报 PDF

作者制作 Jev 项目简报筛选演示，上传 PDF 后逐份显示匹配判断和待复核状态。视频可见文档与标签；不证明项目真实性或投资价值。

在招聘网页侧栏比较简历与岗位要求

Resume Fit 用 Jev 驱动简历与岗位匹配分析。视频展示 Google Careers 两个岗位的不同分项结果；分数不能保证求职成功，也未核实匹配准确性。

从岗位 URL 开始填写招聘申请表

作者把 Jev 接入岗位申请工具。演示打开招聘页面并填写多种字段与文件；未观察到最终提交成功，不能确认批量申请能力或费用。

在 Codex 任务过程中调整推理强度

作者让 Jev 在 Codex 任务进行中选择 GPT-6 的推理强度。演示终端任务推进时 LOW、MEDIUM 和 HIGH 状态变化；未复测节省费用、速度或缓存影响。

用 Jev 分类节点连接客服处理流程

作者制作 Jev 工作流编辑器，把选项、评分和布尔判断连到后续节点。演示对重复收费问题分流，由其他模型生成回复；不把回复生成归给 Jev。

在实时事件面板中展示重点和行动提示

作者用 Jev 驱动 Switchboard 事件面板，演示活动列表与注意领域变化；未显示事件来源、决策输入或真实每秒处理量。

按明确问题检查网站首屏信息

FirstScreen 让 Jev 对网站首屏作发布前判断。演示输入网站 URL 后展示行动入口、定价和信任信息等结果；这只是自动初筛，不能替代真实用户体验或发布验收。

在当前网页上配置问题与答案候选

Ask Jev 扩展将当前页面和可选参考资料用于有限答案判断。录屏展示招聘页的概率变化，再配置其他页面问题；概率不是正确性保证，未验证预测用途。

在 Slack agent 执行前选择技能与工具

作者先用 Jev 判断请求适合的 skill、工具和参数，再交给 Slack agent。演示两侧处理合同修改需求；不把回复文本归给 Jev，也未独立复测速度比较。

把 agent 步骤判断绘成进展曲线

JevScope 用 Jev 判断 agent 的步骤是否相关、进步、重复或卡住。演示竞态任务的曲线和逐步细节；这些评分是辅助判断，未证明能可靠检测所有停滞。

从公司域名整理值得人工查看的讨论

Worth Replying 用 AIsa 与 Jev 搜索和筛选相关 X 讨论。录屏展示公司资料、帖子和回复价值分流；没有自动发帖，未核实筛选质量或作者费用。

按请求特征选择模型后再生成答案

作者用 Jev 分类请求并路由到适合模型。演示数学证明和字段提取选择不同模型，正文由目标模型生成；未验证选择是否最优或费用优势。

用 Jev 选择工具与参数，再显示来源结果

作者把 Jev 工具选择连接天气、搜索和家庭控制等接口。演示工具判断、参数和带来源结果卡；未验证无幻觉声明，家庭控制只观察界面回执。

为文件记忆检索挑选相关材料

作者把 Jev 接入文件记忆系统，演示不同问题的所选材料与未找到状态。未核实检索内部机制、质量或作者节省数字，结果需继续查原文件。

按任务与已有订阅选择 agent 入口

作者用 Jev 制作模型路由 CLI，按任务和已有订阅选择 agent。演示规划、实现与移交记录，也出现执行卡住；不保证路由最优或后续任务成功。