感觉没太看懂这个产品的定位，感觉更多是一个 claude 的辅助工具？

又出了个 laya 比 jev 更快

它专注于决策，速度快、成本低

安装对应的 skill，通用大模型会负责使用它

通用大模型的决策一般要思考很多 + 输出很多，这个给 jev，直接给你明确的回复，快 + 便宜

搞 ui 自动化应该有搞头

有啥好的玩法吗？

试过吗？怎么决策？ 总感觉没有图片。只给结构树根本就是扯淡

没有尝试这个，试了另外一个可以本地部署的 laya，playwright 读取实时 DOM 然后发给模型做过滤，但是感觉又有点鸡肋了，因为根据你的 web 页面的复杂度需要封装很多场景，没有封装的场景，比较复杂的它其实判断不了，也就只有快这一点优势。

模型实测了一下，发现你的输入质量很关键，需要把握好使用时机。

可以去搞意图识别 对于问答机器人挺有用的 之前用大模型识别意图可能要 2-3 秒 这个 0.5 秒内

https://github.com/jev-chat/jev-chat-jarvis.git 你说的是这个项目吧

输入质量，提示词？我还没调用过，可以展展开说说

不过马上就也要用了，刚需现在

对于输入侧，一方面是 state，你要确保量足够精简，不要放长篇大论，它有截断上限的；另外一方面是 questions，这块才是提高输入侧质量的关键，我测试了多组 questions，发现了比较稳定的最佳实践：1.放一个问题、2.问题不要有歧义、3.你自己人为事先判断该问题你自己是否能够 2s 内回答（当然人与人差异比较大，3s？5s？这块需要长时间，还是建议回归 LLM）、4.场景一定要巧妙，我自己是用到了项目的置信度评分环节。

这模型在特定场景下，小有颠覆力的