免费12页PDF：10步教你用Jev搭建更快更省可控AI系统

Jev 的创始人 Diogo Almeida 刚刚发布了一份 12 页的 PDF，内容是如何将 Jev 与大语言模型配合使用。

它比大多数付费 AI 课程都更有用：这是一份 10 步蓝图，讲解如何围绕 Claude、Codex、Grok 或其他任何大语言模型，构建更快、更便宜且更可控的 AI 系统。

第 1 步 → 划分职责：大语言模型负责生成，Jev 负责做出有界语义决策，确定性代码保持控制权。

第 2 步 → 构建状态：将当前请求、相关证据、策略和提议操作提供给 Jev，而无需发送整段对话。

第 3 步 → 选择正确原语：Choice 选择路线，Score 评估有序规则，Noul 返回陈述为真的概率。

第 4 步 → 将巨型评估提示替换为原子问题：意图、紧迫性、证据、风险和范围拆分为独立的类型化决策。

第 5 步 → 将 Jev 放在大语言模型之前：在发起付费的昂贵生成调用前，先由 Jev 选择上下文、工具、服务商和工作流。

第 6 步 → 给大语言模型分配有限任务：Jev 选好路线后，模型只会收到该分支所需的指令、文件和工具。

第 7 步 → 将 Jev 放在大语言模型之后：检查结果是否回答了请求、是否使用了足够证据、是否保持在允许范围内。

第 8 步 → 按置信度路由：高置信度低风险案例自动处理，不确定案例请求更多上下文，重要动作送去人工审核。

第 9 步 → 批量处理独立决策：在一个共享状态上提问多个 Choice、Score 和 Noul 问题，无需为每个判断都发起一次新的大语言模型调用。

第 10 步 → 记录完整决策凭据：状态版本、问题、概率、选定路线、模型、延迟、结果和人工覆盖。

大多数 AI 课程教你如何写出更长的提示词，这份 12 页指南教你如何在每个提示词周围构建控制系统。

最终结果是：更小的上下文、更少的不必要大语言模型调用、更安全的工具执行，以及你实际可以检查、测试和改进的决策。

把这份 PDF 和原始 Jev 文章发给 Claude Code 或 Codex，开始一次重构一个昂贵的大语言模型决策。