雪踏乌云

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@Pluvio9yte最近同步 9/21/2026, 12:02:41 AM

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智谱ZCode争议继续围绕开源公告、Issue关闭和第三方审计说法发酵。Max For AI转发称ZCode相关Issue已被关闭,Vonng则质疑智谱在上传风波后宣布ZCode开源并请第三方审计的做法,认为真正应审计的是桶的下载日志和流量指标,而不是事后审计一个可能已被清空的对象。Geek也吐槽公告中感谢“发现ZCode问题的社区开发者”的表述,认为项目方似乎并不清楚具体发现者。讨论焦点从代码本身扩展到开源沟通、证据留存、审计范围和社区信任。

Participated post: 最近Jev爆火,拿到 Jev API 还不知道怎么玩的,可以按这个清单抄。 1. jev-ultrafast Browser Use 做的高速浏览器 Agent。Jev 每一步只判断「做什么、点哪个元素」,要打字才叫小模型。Google Flights 搜一次航班大约 7 秒。 https://t.co/IBPb4LBRQh 2. fast-jev-compaction 给 Claude Code 做上下文压缩。每次工具调用先让 Jev 判断还有没有用,没用的删掉,留下来的原文不重写。 https://t.co/qbPTr3TFTB 3. json-render Vercel Labs 的生成式 UI 框架。实验里 Jev 不逐 token 写 JSON,只负责选组件、属性和布局。 https://t.co/iK0x89svV1 4. typesafe-mcp 最适合刚拿到 API 的人。把 Jev 接进 Claude Code、Claude Desktop、Codex 和 Pi,随时做 Choice / Score / Noul。 https://t.co/XU16Z4xTNb 5. jev-mcp 现成的 Agent 判断工具箱:事实核验、内容筛查、语��排序、分类和信息提取。 https://t.co/Ns9tNWB4st 6. SemDecide 把 Jev 做成命令行。Shell 里直接分类、打分、过滤,适合接爬虫、CI 和数据流水线。 https://t.co/KvNFnjINNj 7. jev-codex-router 先让 Jev 判断这一轮编程任务有多难,再决定模型档位、推理深度和速度模式。 https://t.co/XJWyrbzusf 8. Winnow 给 Claude Code 做上下文垃圾回收。Read / Bash / Grep 吐一大堆时,Jev 先判断哪些真和当前任务有关。 https://t.co/cs8CtPcXq8 9. jev-review 代码审查前先过一遍 Jev,把高风险改动挑出来,再交给更贵的大模型或人。带本地看板。 https://t.co/dW0nySEIp2 10. Blink 把 Jev 当代码库导航器。每走到一层目录,就判断哪些文件和当前问题最相关,再继续往下找。 https://t.co/ZuOt4Yvpds 11. agent-desktop 桌面自动化。读系统无障碍树,判断下一步该点哪个按钮、菜单或输入框。 https://t.co/uctY97plME 12. typesafe-mario 让 Jev 玩《超级马里奥》。不看截图,直接读模拟器 RAM 里的结构化状态,再决定跑、跳、躲。 https://t.co/tzAGfK9BBE 13. jev-drone 拿 Jev 控无人机。底层飞控继续负责稳定和安全,Jev 只做爬升、刹车、穿越障碍这类上层判断。 https://t.co/lRZ9LuWc3i 14. OneVOneJev 浏览器里的 1v1 FPS。每个决策 tick 都要判断走位、视角、瞄准、开火和跳跃。 https://t.co/l4iHbyH9uU 15. jev-trader Monad 测试网上做高频做市。Jev 根据价差和成交方向判断下一步买还是卖,模型延迟大约 81ms。 https://t.co/tGAVNWR98u 16. Prism 不直接让 Jev 下单。它判断 toxic flow、市场压力、均值回归之类的状态,再交给原来的策略。 https://t.co/LP0T9rDAWi 17. neo4jev 把 Jev 塞进知识图谱。每走到一个节点,判断下一条最值得走的边,再一路找下去。 https://t.co/Qy1RUgi8oS 18. jev-curate 拿 Jev 筛训练数据。JSONL / Parquet 先做质量、相关性和风险判断,再决定哪些进后面的训练。 https://t.co/ez9fXeTtEu 19. Canny 防 Coding Agent 嘴硬说自己做完了。看工具输出、代码 diff 和测试结果,再判断完成声明靠不靠谱。 https://t.co/O3OQZ4NZ6Q 20. killmyidea 输入一个创业点子,Jev 从多个维度打分,最后给你 KILL、FIX 或 SHIP。 https://t.co/pR4VkDrz54
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#智谱#ZCode#开源争议

近7日爆款推文

按近 7 日曝光排序,展示前 10 条。

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最近爆火的 Jev 模型到底应该怎么用,这里将这 18 个代表性玩法进行了梳理,可以直接抄作业👇 1. 官方 Doom 发布主帖 Jev 并不读取游戏画面,而是直接接收结构化的游戏底层状态,以每秒约 10 次的高频决策输出移动方向与开火指令,顺带带出维基竞速能力。全网浏览量达 3780 万。 https://t.co/tIyitTjC8P 2. jev-ultrafast 极速航班检索 结合 Browser Use 将网页交互抽象为多选题,Jev 在每一步只负责判断点击哪个元素或按钮,遇到打字输入时才唤起小语言模型。在 Google Flights 上完成苏黎世到伦敦的检索仅耗时 7.1 秒、成本 0.0039 美元,演示视频为 1 倍速实录(约 300 万浏览)。 https://t.co/HjBefmcSVB 3. Instant Compaction 瞬时上下文剪枝 将类似 Claude Code 的长上下文压缩机制重构为打分模式:对历史记录中的每次工具调用直接判断去留,该删就删,留下来的完全是上下文原文而非摘要(10676 赞,366 万浏览)。 https://t.co/RCvJ0c37ar 4. jev-trader 链上高频做市 适配 Monad 约 300ms 的出块节奏,让 Jev 在每个区块周期内仅做简单的买入或卖出决策,并将订单快速打入订单簿协议 Kuru,作者已上线实盘前端验证(4993 赞,116 万浏览)。 https://t.co/wJxDuz8FC0 5. 超级马里奥实时按键模拟 将游戏模拟器状态直接输入给 Jev,实时筛选并输出合法按键操作。这种结构化的单步决策相比传统的聊天对话模型,更能跟得上游戏帧率(2879 赞,59 万浏览)。 https://t.co/EM91MiyZTK 6. Minecraft 双模型协同打末影龙 采用双模型分工架构:Jev 负责微观的高频操作(移动、跳跃、点击交互),Astra 则在后台进行异步宏观规划并在失败后动态编写技能。最终仅用时 8 分 43 秒击败末影龙,总成本不到 1 美元,其中 Jev 仅占 0.01 美元,Astra 占 0.96 美元(5136 赞,84 万浏览)。 https://t.co/uwIHtDfX7V 7. 语音实时控 Mac 结合流式语音识别:当用户刚开口说「打开备忘录,新建一条……」时,后台 Jev 已经同步完成桌面控件的选择与触发,往往话还没说完,对应 App 已经启动完毕(5869 赞,60 万浏览)。 https://t.co/gYlYnE40uE 8. 实时语音虚拟试衣 将语音指令与当前穿搭状态实时输入 Jev,从衣柜库中快速挑选下一套搭配并无缝换装。单次决策成本仅约 0.0011 美元,延迟控制在 620ms 左右(3237 赞,36 万浏览)。 https://t.co/T9tEccmaBt 9. LangChain 智能路由与 Auto Mode LangChain 官方长文解析:利用 Jev 实现高频低成本的工单分流、根据任务复杂度动态挑选大模型,并在高危工具执行前充当安全拦截网,有效阻断危险调用(5318 赞,177 万浏览)。 https://t.co/UWU600bOtR 10. 皇室战争全自动对战 多模型协同方案:Qwen 负责实时解构战场全局态势,OpenCV 提取手牌与圣水数据,Jev 专精于决策打哪张牌以及放置在哪个位置。使用全新账号和初始新手卡组成功战胜天梯真人玩家。 https://t.co/HVKPZnYkuN 11. 杀戮尖塔 2 极速出牌 同样应用于卡牌游戏的高频决策。作者表示此前用 GPT-6 Astra 代打反应太慢,换用 Jev 后单步判定仅约 0.7 秒,画面还没看清操作就已经执行完毕(1144 赞,32 万浏览)。 https://t.co/F6ujjXY5Ke 12. laya-mlx 本地端侧贪吃蛇 将开源分类器模型移植部署到本地 Mac,仅占用约 1GB 内存。在贪吃蛇游戏中最高能跑出约 60 次/秒的超高频决策,实测响应速度号称比云端 Jev 快上近一个数量级(4737 赞,51 万浏览)。 https://t.co/rz6D7usV3e 13. jev-use 跨平台桌面自动化 借助 Cua Driver 接入 Jev,在 macOS、Windows 以及 Linux 上实现高速、低延迟的原生桌面操作,目前属于开发者预览阶段(2672 赞,40 万浏览)。 https://t.co/KC0HY7yWUS 14. Jev + GrokBot 极速网关路由 7 分钟即可快速接入现有系统:在执行网页浏览、向量检索或重试请求等较重操作前,先通过 Jev 判断是否确有必要执行。支持先以影子模式查看��估日志,再切入线上实操(1747 赞,4306 收藏)。 https://t.co/QNrPYGEVjq 15. DeepSeek 改造为 Jev 风格评分接口 基于 SGLang 的打分端点,强迫开源大模型仅输出各个选项的概率分布,不生成冗长文本。演示模型命名为 deepseek-v4.1-flash-jev(1326 赞)。 https://t.co/724xDMKHj1 16. WebMCP 评测满分方案 基准对比实验:纯靠 Agent 视觉点击界面只能获得 25/49 分;而当网站自身主动暴露 MCP 工具接口后,由 Jev 负责挑选工具、小模型填充参数,成功拿到 49/49 满分,成本比基于 GPT-6 Astra 截图操作降低约 245 倍(2037 赞)。 https://t.co/uLcKm2DfhN 17. 全自动滑雪视频混剪 由 Jev 负责对 16 段原始滑雪素材打分并挑选出最佳开场与收尾镜头,随后结合 Computer Use 自动操控剪映完成视频分割、裁剪与变速,约 5 分钟即可自动输出一条 16 秒成片。 https://t.co/jpyc1TPbMg 18. OpenCode 自动化 UI 回归测试 测试流程革新:由 Jev 负责判断当前页面所处的状态阶段,再调度 OpenCode 浏览器自动化工具执行具体点击。用来做 UI 回归测试,无需编写繁琐的测试文案与脚本(1251 赞,54 万浏览)。 https://t.co/BlrsHoWXqq
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最近爆火的 Jev 模型,和 Kooko 非常搭配。 这我在真实业务交付场景下把两套独立工具串联起来的实战工作流:Kooko 负责前段的研究分析与落地交付,Jev 负责后段对生成结果进行结构化的证据源审核。 很多团队用大模型做专业输出,难点往往不是写不出内容,而是零散回答没法直接交付给客户。Kooko 的海外品牌以前叫 Oreate,定位是 Professional AI Workspace。它和普通聊天框最大的区别,在于把行业研究、长篇文档、原生表格和可编辑演示文稿放在同一个工作台里完成。对独立开发者和咨询顾问来说,价值不是多生成一段文字,而是把研究结果沉淀为可以继续修改的文件。 这次我给 Kooko 提了一个真实任务:《2026 年 AI 办公产品出海选题报告》。要求面向独立开发者和咨询顾问,只输出 3 个可落地选题,写清目标客群、交付物、对标竞品与入场时机;必须有竞品对比表,每个关键事实附带可点击 URL,不使用“根据公开信息”“据报道”等模糊表述,并同步交付文档与 8–12 页 PPT。 整个任务耗时 14 分钟,Kooko 完成 33 次工具调用,最终交出一份 Word 和 12 页 PPT。Word 内含 1 张原生表格、23 个超链接节点与 15 个外部 URL;PPT 含 25 个不同的外部链接,文本框和矢量形状均可继续编辑,并非截图拼贴。 走到这一步,Kooko 已经完成了前期研究、内容组织与排版搭建。下一步不是推倒重写,而是继续调用 Jev,把报告里的证据源做得更精准。如何优化继续看评论区帖子👇
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最近Jev爆火,拿到 Jev API 还不知道怎么玩的,可以按这个清单抄。 1. jev-ultrafast Browser Use 做的高速浏览器 Agent。Jev 每一步只判断「做什么、点哪个元素」,要打字才叫小模型。Google Flights 搜一次航班大约 7 秒。 https://t.co/IBPb4LBRQh 2. fast-jev-compaction 给 Claude Code 做上下文压缩。每次工具调用先让 Jev 判断还有没有用,没用的删掉,留下来的原文不重写。 https://t.co/qbPTr3TFTB 3. json-render Vercel Labs 的生成式 UI 框架。实验里 Jev 不逐 token 写 JSON,只负责选组件、属性和布局。 https://t.co/iK0x89svV1 4. typesafe-mcp 最适合刚拿到 API 的人。把 Jev 接进 Claude Code、Claude Desktop、Codex 和 Pi,随时做 Choice / Score / Noul。 https://t.co/XU16Z4xTNb 5. jev-mcp 现成的 Agent 判断工具箱:事实核验、内容筛查、语��排序、分类和信息提取。 https://t.co/Ns9tNWB4st 6. SemDecide 把 Jev 做成命令行。Shell 里直接分类、打分、过滤,适合接爬虫、CI 和数据流水线。 https://t.co/KvNFnjINNj 7. jev-codex-router 先让 Jev 判断这一轮编程任务有多难,再决定模型档位、推理深度和速度模式。 https://t.co/XJWyrbzusf 8. Winnow 给 Claude Code 做上下文垃圾回收。Read / Bash / Grep 吐一大堆时,Jev 先判断哪些真和当前任务有关。 https://t.co/cs8CtPcXq8 9. jev-review 代码审查前先过一遍 Jev,把高风险改动挑出来,再交给更贵的大模型或人。带本地看板。 https://t.co/dW0nySEIp2 10. Blink 把 Jev 当代码库导航器。每走到一层目录,就判断哪些文件和当前问题最相关,再继续往下找。 https://t.co/ZuOt4Yvpds 11. agent-desktop 桌面自动化。读系统无障碍树,判断下一步该点哪个按钮、菜单或输入框。 https://t.co/uctY97plME 12. typesafe-mario 让 Jev 玩《超级马里奥》。不看截图,直接读模拟器 RAM 里的结构化状态,再决定跑、跳、躲。 https://t.co/tzAGfK9BBE 13. jev-drone 拿 Jev 控无人机。底层飞控继续负责稳定和安全,Jev 只做爬升、刹车、穿越障碍这类上层判断。 https://t.co/lRZ9LuWc3i 14. OneVOneJev 浏览器里的 1v1 FPS。每个决策 tick 都要判断走位、视角、瞄准、开火和跳跃。 https://t.co/l4iHbyH9uU 15. jev-trader Monad 测试网上做高频做市。Jev 根据价差和成交方向判断下一步买还是卖,模型延迟大约 81ms。 https://t.co/tGAVNWR98u 16. Prism 不直接让 Jev 下单。它判断 toxic flow、市场压力、均值回归之类的状态,再交给原来的策略。 https://t.co/LP0T9rDAWi 17. neo4jev 把 Jev 塞进知识图谱。每走到一个节点,判断下一条最值得走的边,再一路找下去。 https://t.co/Qy1RUgi8oS 18. jev-curate 拿 Jev 筛训练数据。JSONL / Parquet 先做质量、相关性和风险判断,再决定哪些进后面的训练。 https://t.co/ez9fXeTtEu 19. Canny 防 Coding Agent 嘴硬说自己做完了。看工具输出、代码 diff 和测试结果,再判断完成声明靠不靠谱。 https://t.co/O3OQZ4NZ6Q 20. killmyidea 输入一个创业点子,Jev 从多个维度打分,最后给你 KILL、FIX 或 SHIP。 https://t.co/pR4VkDrz54