ai_300 Jev Skills Workflow
这是 鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人 公开的项目资料。本站按原始来源展示项目信息，用中文说明适用场景和阅读边界；项目名、源帖与代码保持原样，便于逐项核对。
这条案例记录了什么
MCP 与 Skills、工具选择
以可调用工具的形式返回结构化判断。
社区公开项目或作者演示
原始来源：Original post on X by @ai_300。作者自述，本站未独立复现。
鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人
记录日期：2026-09-22。日期与身份应以原始资料为准。
原始演示视频
视频来自此案例记录的原始媒体；播放内容和作者声明不等于本站复现。
怎样核对这个项目
- 先打开原始来源，确认作者、日期与 Jev 在项目中的具体用途。
- 如果提供仓库，再检查代码、运行要求和许可证；仓库存在不代表本站已经运行成功。
- 对速度、成本、准确率和规模数字，查看原文的任务、环境和计算口径。
- 真实调用入口和参数。
- 密钥及权限边界。
- 工具失败时的行为。
- 工具列表和版本。
原始文字与技术细节
以下内容保留原语言，供核对事实。中文页的场景说明是阅读提示，不是逐句翻译或实测结论。
展开英文项目摘要与原帖
项目摘要
转述 Newsjack 对比数据：384 条新闻筛选及其与 Opus 的处理对比。
来源原文
Jev、さすがにヤバすぎる。🤯 たった24.9秒で朝のニュース384本を 読み切って、15ブランドそれぞれに 「今日乗るべきニュース」まで選定。 しかも、かかったコストはわずか30円 同じニュースフィードを、同じタイミングで Claude Opus 5にも処理させた結果、 Jev：384/384件を処理 → $0.19 Claude Opus 5：4/384件を処理 → $0.77 1記事あたりで見ると、 Jevは約390倍安い計算。 しかも返答が速すぎて、 自分でニュースの見出しを読み終える前に 分析結果が返ってくるレベル。 これ、PRやマーケでかなり使えそう。 ・今まさに伸びているニュースを大量に発掘 ・自社が乗るべき話題を自動選定 ・そのテーマを書いている記者を探す ・ブランドごとにPRの切り口を作る ・そのままメディア露出につなげる みたいなことを、Jevにほぼ丸投げできる。 demoフォルダには、 AIエージェントを「PRチーム化」する30種類以上のSkillsまで入ってる。 Jev、単に「速いAI」じゃなくて、 大量の情報を超高速・低コストで処理するAIエージェント基盤として見ると、かなり面白い。
原记录的限制
- Implementation details are based on the author's public post on X.
- Performance figures and benchmarks are author-reported community claims.
- Production deployments may require custom calibration and policy thresholds.