过去要上线一个微信小程序，写页面只是第一步，后面还有装开发者工具、配 AppID、接后端、手动上传代码包、走审核一整套流程，环节多、门槛高。腾讯 WorkBud...

摘要： 试题批改 Agent 返回的字段里，正误、错误类型、知识点与错误坐标比分数更值得用；学情表并不在返回结果里，而要由集成层基于这些字段汇成，聚合的维度决定...

摘要： 文档抽取能不能直接用，往往取决于表格结构有没有留住。跨页续表、合并单元格、无线表是三类典型的丢结构难点，本文拆解各自成因，并对照解析输出与公开准确率说明...

摘要： 手写作文识别难，主要卡在连笔粘连、多栏排版和涂改三类干扰。中英文手写作文识别通过切边矫正、手写识别与智能分栏，把乱稿整理成按阅读顺序排列的结构化文本，供...

把 Jev 接微信，最容易犯的一个错，是指望它一个模型包办所有事。实际上它只做判断、不生成文本，真正好用的方案是让它和大模型分工。这一周我把微信场景的链路按"判...

做过微信客服和社群运营的人都懂，最累的不是回复，而是那些高频的小判断：这条要不要回、是不是广告、要不要转人工、这个人是不是想退款。过去靠关键词规则，对方换个说法...

Jev 爆火这几天，我注意到一个很有意思的现象：社区拿它用得最多的场景，不是什么高大上的 Agent，而是把它接到微信里。一开始我也纳闷，一个不会聊天、不写字的...

长会话 Agent 有个老大难：历史上下文越滚越长，全量塞进大模型既烧 token 又拖累推理质量。这一周我用 Jev 给上下文做相关性判断，只把与当前任务相关...

代码规范校验里，Linter 能管住确定性规则，但一些主观规范项，命名是否清晰、注释是否到位、是否符合团队约定，过去我常交给大模型判断，批量一跑既慢又贵。这一周...

代码评审如果所有 PR 一视同仁，评审精力很容易被大量低风险变更稀释，真正危险的改动反而没被重点看。这一周我用 Jev 给 PR 变更做风险初判，把高风险的挑出...

很多 AI 系统有个隐性浪费：不管任务难易，一律发给最贵最强的大模型。我想做智能路由，可"判断该走哪个模型"这步本身如果也用大模型，又慢又贵。这一周我用 Jev...