How to use Jev for GTM Automation (Step-by-step guide)
本文介绍 TypeSafe AI 推出的 Jev 模型，它专为校准决策设计，输出概率而非文本。Jev 针对传统 LLM 过度自信、成本高、速度慢的问题，通过三种问题类型（Choice、Noul、Score）返回带置信度的概率结果，开发者可基于置信度阈值设置自动化护栏，实现无人值守运行。作者结合 treg 数据服务，展示了 Jev 在 GTM 自动化中的实战应用，包括欺诈检测与注册用户资格审核（每日 236 个注册仅花费约 $1.21）、以及购买信号分类等场景，并分享了编写评分规则（rubrics）而非传统 prompt 的使用技巧，成本远低于通用聊天模型。
