jev-ultrafast
1 リクエストでインデックス化された DOM テーブルから操作と対象要素の両方を選び、小さな LLM は入力するテキストを書くだけです。チューリッヒからロンドンまでの予約を 7.1 秒で完了します。
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1 リクエストでインデックス化された DOM テーブルから操作と対象要素の両方を選び、小さな LLM は入力するテキストを書くだけです。チューリッヒからロンドンまでの予約を 7.1 秒で完了します。
Jev がナビゲーション、クリック、スクロールを担い、Codex が入力と検証を担当する Codex のスキルとプラグインで、ブラウザ操作が 5 倍から 10 倍速くなると報告しています。
読み取り専用のソーシャル調査の各ステップを Jev が選び、socai が実際の Chrome セッションで実行して、検証可能な Instagram、TikTok、LinkedIn の証拠をレポートに流し込みます。
自然言語の指示でブラウザ操作を CDP または Vercel の agent-browser 経由で実行します。操作と対象は Jev が選び、実行前にコードが確信度を確かめます。
画面を OCR し、次のアクションを分類してクリックし、macOS では 1 ステップあたり約 $0.0002 です。
macOS 向けの音声と入力によるコンピュータ操作です。スクリーンショットを使わず、アクセシビリティツリーから次の画面操作を Jev が選びます。
実際の Chrome セッションまたは Windows UI Automation を通じて Codex から委任された GUI タスクを実行し、各ステップで Jev が操作するコントロールを選びます。
型付き SDK、常駐する CLI、MCP サーバーの背後に、グラウンディングされた Jev と Playwright のコアが 1 つあります。
USB 経由で動く Android のサブエージェントで、observe、normalize、decide、mutate、verify を実行し、判断は Jev が行います。
Android の自動化です。1 回の Jev リクエストでアクセシビリティツリーから操作と対象要素の両方を選び、ADB で実行します。
画面上のテキストから Jev が要素、アクション、完了、リスクを選び、スクリーンショットは送らない Codex のコンピュータ操作で、中国語の readme です。