Jev架构大师班：从轻松到上帝模式

1) 简单模式：Jev 到底是什么 - 定义：一个分类/决策模型。你给它输入和一个问题。它返回概率（是 96% / 否 4%），而不是一篇长篇大论。 你需要两个构建块： - 输入。你正在判断的东西（广告创意、简历、页面状态、粘贴的发票文本）。 - 可检查的问题。如果你想要，可以有几十个。并行触发它们。即时获得是/否（带置信度）的回复。 - 为什么重要：比让 LLM 为每个判断写一段文字快约 20–200 倍，便宜约 40–400 倍。 用例：Meta 广告分析器。对于每条广告，Jev 运行一个问题包（钩子是否点名了受众？第一句中是否有量化结果？），并将这些概率转化为你可以据此采取行动的仪表板。 2) 困难模式：对一堆项目进行详细评分 定义：不要只让一个模型给出笼统的总结。在数百个项目上提出许多精确的问题，然后对结果进行分桶。 经验法则： - 像写招聘标准或广告 QA 一样写问题，而不是凭感觉。“候选人是否交付并维护过面向用户的 TypeScript/React 应用？” - 对重要的内容加权。并非每个必要条件都同等重要。 - 排序到清晰的桶中（候选名单 / 复审 / 淘汰），这样人类只需花时间在中间层。 用例：一个 AI 招聘人员，能在毫秒内根据你的必要条件筛选数百名申请者。 3) 神级模式：以前没有意义的实时产品 定义：Jev 作为系统 1（快速、直觉性），与作为系统 2（缓慢、深度推理）的 LLM 并排使用。速度和成本解锁了以前构建起来太慢或太贵的产品。 Jev 适合用于： - 需要详细检查的大量数据 → 分类循环。 - 必须在用户还在说话或粘贴时做出反应 → 在每个单词或状态更新时触发 Jev。 - 结合两者。LLM 用于深度推理。Jev 用于循环中的快速决策。 用例：语音控制浏览器（转录文本 + 页面状态 → 点击/滚动概率）和智能粘贴（发票文本在你粘贴时映射到正确的费用字段）。