Mestrado em Arquitetura Jev: Do Fácil ao Modo Deus

1) Modo Fácil: o que Jev realmente é - Definição: um modelo de classificação / decisão. Você fornece entrada + uma pergunta. Ele retorna probabilidades (sim 96% / não 4%), não um ensaio. Você precisa de dois blocos de construção: - Entradas. A coisa que você está avaliando (um criativo de anúncio, um currículo, um estado de página, texto de fatura colado). - Perguntas verificáveis. Dezenas, se quiser. Dispare-as em paralelo. Obtenha respostas instantâneas de sim/não (com confiança) de volta. - Por que isso importa: ~20–200x mais rápido e ~40–400x mais barato do que fazer um LLM escrever um parágrafo para cada julgamento. Caso de uso: Analisador de Anúncios do Meta. Para cada anúncio, Jev executa um pacote de perguntas (o gancho menciona o público? resultado quantificado na primeira frase?) e transforma essas probabilidades em um painel que você pode usar para agir. 2) Modo Difícil: pontuação detalhada em um monte de itens Definição: pare de pedir a um modelo um resumo de impressão geral. Faça muitas perguntas precisas em centenas de itens, depois agrupe os resultados. Regras práticas: - Escreva perguntas como critérios de contratação ou QA de anúncios, não impressões gerais. "O candidato já entregou e manteve um aplicativo TypeScript/React voltado para o usuário?" - Pondere o que importa. Nem todo requisito obrigatório é igual. - Classifique em grupos claros (Lista Curta / Revisão / Recusar) para que os humanos só gastem tempo no meio. Caso de uso: Um recrutador de IA que tria centenas de candidatos em milissegundos contra seus requisitos obrigatórios. 3) Modo Deus: produtos em tempo real que não faziam sentido antes Definição: Jev como Sistema 1 (rápido, intuitivo) ao lado de LLMs como Sistema 2 (lento, raciocínio profundo). Velocidade + custo desbloqueiam produtos que eram lentos ou caros demais para construir. Para que usar Jev: - Muitos dados que precisam de verificações detalhadas → loop de classificação. - Precisa reagir enquanto o usuário ainda está falando ou colando → acione Jev a cada palavra / atualização de estado. - Combine-os. LLM para raciocínio profundo. Jev para as decisões rápidas dentro do loop. Caso de uso: navegador controlado por voz (transcrição + estado da página → probabilidades de clique / rolagem) e colagem inteligente (texto de fatura mapeia para os campos de despesas corretos enquanto você cola).