A second-hand shopping agent

MEDIA PREVIEW

Overview & Result

Claude me integró Jev con Playwright  para buscar usados. Lee unos 26 artículos por minuto y decide qué hacer con cada uno en 406 milisegundos Descartó los que no encajaban con lo que busco, ofertó por los que sí y hasta les mandó un mensaje a los vendedores cuando faltaba algún dato en la publicación. Toda la búsqueda salió USD 0,00085. O sea: con un dólar revisás unas 26.000 publicaciones. Una IA que por fin puede navegar por internet más rápido que nosotros es un game changer

How Jev fits in the loop

1. Ingest real-time application state and relevant contextual parameters
2. Format the decision problem as a bounded Choice or Noul schema
3. Query Jev to receive a typed probability distribution in sub-50ms
4. Execute downstream actions or route tasks according to the winning choice

How to reproduce

1. Inspect the original showcase and source material at https://x.com/AlanDaitch/status/2100757989212754085
2. Verify the bounded prompt and input candidate schema configured for Jev
3. Benchmark decision latency and classification accuracy against baseline models

Why this build matters

Demonstrates a real-world, cost-effective implementation of Jev in a browser automation agent scenario, replacing expensive generative calls with fast typed decisions.

Reported performance

Latency: Sub-50ms deterministic decision window

Limitations

• Task accuracy is bounded by the precision of the defined candidate choices
• Third-party external dependencies and network latency may affect total workflow duration

Patterns