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AI新模型Jev 能拿来赚钱吗?从 101 个项目里,我挑了 8 个具体赚钱方法
AI新模型Jev 能拿来赚钱吗?从 101 个项目里,我挑了 8 个具体赚钱方法如果您想按时看到我的文章信息，请点击蓝字(徐塔迪)关注>点击右上角>设为星标⭐ 上一期，我们聊了 Jev 这个新模型，也讲了它怎么上手。⬇️ 一篇文章让小白立马了解新模型Jev是什么，并直接上手操作使用 但我觉得，光知道一个模型很厉害，其实还不够。大家更想知道的可能是，它跟我有什么关系？我能拿它做点什么？再直接一点，能不能靠它赚到钱？ 所以这一期，我们就往这边聊。 我整理了一份包含 101 个项目和用法的清单。里面有帮人看简历的，有检查文章的，有操作网页的，甚至还有让 Jev 玩马里奥的。 参考的GitHub 项目地址附在文章最后，请感兴趣的朋友自行查阅。 看完这些，我觉得这个模型有意思的地方，开始具体了。 你不用让它包办一切。只让它判断一份简历符不符合要求、一条差评在抱怨什么、一个网页接下来该点哪里，就已经能往很多事情里接了。 这些事情单独看，好像都不大。但如果有人每天都要做，每次都得花时间，那就值得想一想，能不能做成一个小工具，或者一项服务。 这次从八个大类里各挑一个，尽量讲大家能看懂的。 假设一家公司招程序员，收到了几百份简历。 有没有相关项目经验，会不会岗位需要的技术，做过哪类业务，都得一份份找。有些信息还藏在好几页内容里。 CV screener （简历筛选器）这个项目，就把这一步拆成了具体问题，让 Jev 逐项判断，再按设定的规则评分、排序。 招不同的岗位，可以换不同的要求。 我觉得这里就有一个很具体的方向。给招聘团队或者猎头公司，做一个符合他们习惯的简历整理工具。把岗位条件配好，结果排清楚，让他们少花点时间翻资料。 最后招谁，还是由人来决定。简历里的私人信息也要处理好。 你交付的东西越贴近他们每天的工作，他们就越容易判断，这个工具到底值不值得花钱。 再看一个更容易理解的。 一个团队每天要交很多篇稿子。编辑反复说，别重复总结，别写得含含糊糊，别一句话绕三圈。 说了很多遍，下次还会出现。 Sniff Test 就是按写作规则检查文章，把有问题的位置标出来。它本身不负责自动改写。 
顺着这个思路，可以给内容团队做一套自己的交稿检查。品牌有品牌的表达要求，编辑部有编辑部的规范，提前过一遍，编辑接手时就能少处理一些重复问题。 如果做中文版本，就得先拿中文稿子试，不能把英文规则直接搬过来。 但我觉得，这种小工具挺值得关注。功能很清楚，使用频率也容易观察，适不适合收费，找一个真实团队试一轮就会有线索。 这个案例，我觉得很能勾起人的好奇心。 一篇文章写得很专业，后面还列了一串参考文献。我们看到这里，通常会多信几分。 但那篇论文，真的支持前面那句话吗？ citation-verifier 做的就是这类检查。上传稿件，找到引用对应的内容，再寻找论文材料，判断两边能不能对上，最后交给人确认。 比如论文讲的是一个特定条件下的结果，文章却把它写成所有人都适用。挂上引用，也不能省掉核对这一步。 原项目有免费工具。能进一步探索的，是给研究团队、出版社、专业内容团队，把证据整理和人工复核接起来。 客户拿到一份能追溯原文的核查结果，比收到一句「AI 说没问题」，要有用得多。 你想想这个过程。 打开几个网站，找到同类产品，看看价格有没有变化，抄进表格。过两天再查一遍。 做一次不难，一直做就很烦。 Jev Browser 能根据你给的网址和目标，在真实浏览器里一步步操作。项目里的例子，就包括从价格页面读取信息。 那我们可以往前再做一点。针对允许访问的公开页面，加上定时查询、历史记录和变化提醒，给需要跟踪报价的采购或者市场团队使用。 原项目还没有替你把整套生意做好，报表、定时运行、出错处理，都需要补上。 但对会写程序的读者来说，这里已经有事情可做了。有人把网页操作这一步做出来，你可以继续把它接成客户每天用得上的服务。 这一项，我觉得最接地气。 餐厅老板看到差评，当然会着急。但看完一百条，能不能说清楚，最多的人究竟在抱怨什么？ 有人嫌菜贵，有人嫌上菜慢，有人说服务员态度不好，还有人只是觉得停车太麻烦。 这些问题，处理方式完全不同。 jevQL 的公开示例里，就有把低分餐厅评价按菜品、服务、价格、停车等原因分类统计的用法。 
名字看不懂没关系。你可以把它理解成，给存着评价的数据库加了一点理解文字的能力。 如果把商家自己合法拿到的评价接进去，再做成每周报告，就能继续比较，哪类投诉变多了，哪家店的问题更集中。 老板未必关心底下用了哪个模型。他关心的是，顾客到底为什么不满意，我该先改哪里。 这个需求，我觉得就值得去问问真实的商家。先做一份样例给他看，他的反应，可能比我们讨论半天商业模式都有用。 还有一种机会，很容易被忽略。 大家都在忙着做 AI 产品，那谁来检查这些产品能不能用？ 比如一个识别垃圾消息的功能，把广告放进来了，或者把正常客户的咨询拦掉了，都会让人头疼。 jevcal 可以用提前标好答案的数据测试模型，帮助你判断，哪些情况适合自动处理，哪些最好交给人或者其他模型。 听起来有点技术，其实就是给它做一场上岗考试。 程序员可以围绕这一步，给客户整理测试题、找出常见误判、配置转人工规则。后面模型或者业务要求变了，再测一遍。 我觉得这个方向有意思。别人已经做了一个 AI 功能，你还能帮他把这个功能用稳。开发、测试、维护，都可能成为单独的服务。 说了几个干活的，来一个好玩的。 typesafe-mario 把马里奥的位置、敌人和地形等游戏状态整理成数据，让 Jev 决定下一步怎么按键，跑还是跳，往哪边走。 这里可不是它看一眼屏幕，就突然学会了所有游戏。程序先把情况整理清楚，它再从允许的动作里做选择。 但我看到这个，会想到原创小游戏里的角色、互动演示，还有让程序自动试玩的测试工具。 
当然，这些都得继续开发。马里奥这个项目本身还是实验，离赚钱比前面几个远。 我还是想把它放进来。因为它让人看见，Jev 的判断能力还可以接到动作上。很多玩法，可能就从这种看起来有点贪玩的尝试里长出来。 最后一个，跟已经在做 AI 产品的人关系更大。 用户给客服发消息，有正常咨询，也可能有人故意发指令，想让它忽略原来的要求，做一些不该做的事。 mastra-jev-moderation 就是在 AI 助手接收消息时，按设定的规则检查，返回放行、拦截和问题类别。 具体名字不用记，理解它在什么位置干活就行。 可以围绕这一步，给企业配置自己的输入规则，记录异常情况，再把需要人工处理的消息接出去。 它只负责输入这一部分，不能保证所有问题都挡住。后面回复的内容，也得另外管。 但这里同样有服务空间。一个 AI 客服上线以后，还有不少细活要做。愿意把这些细活接住，也可能找到自己的客户。 我觉得，赚钱这件事可以从小一点的地方想 看完这八个案例，你会发现，好几个方向都很日常。 整理简历，检查稿子，查价格，看差评。听起来没有重新发明一个 ChatGPT 那么激动人心，但已经能说清楚给谁用，替他省哪一步。 这也是我对 Jev 感兴趣的地方。 它让人开始想，自己熟悉的那些流程里，有没有一个反复判断、反复检查的环节，可以拿出来试试。 如果你会写程序，可以挑一个项目跑起来，围绕具体客户补功能。暂时不会写，也可以先找一个熟悉的场景，整理几条真实需求，再找人一起验证。 我会更愿意从一个小样开始。比如拿到一批餐厅评价，做出一份老板看得懂的分析，问他有没有用，还想看什么，愿不愿意继续用。 有人愿意付钱，再把调用和维护的成本算清楚，慢慢往下做。 我觉得这样的赚钱机会，是值得认真试一试的。新模型出来，除了围观它有多强，我们也可以开始找一个位置，把它用进去。 我是徐塔迪，一个写小说的工程师。 我会继续在这里聊 AI、科技，以及这些新东西到底怎么用，能不能帮我们省点时间、做点事情，甚至多一条赚钱的路。 如果你也对这些感兴趣，可以关注我。咱们一起研究，也一起动手试试。 >>文中提到的 8 个项目地址如下： 想继续研究，或者自己动手试试，可以从这些项目开始。代码和使用说明都在对应页面里。 项目：typesafe-jev / CV screener 按岗位要求检查简历，整理评分和排序结果。 地址：https://github.com/gtaras7/typesafe-jev 项目：Sniff Test 按写作规则标记文章中的表达问题，供编辑修改。 地址：https://github.com/DanRWilloughby/snifftest 项目：citation-verifier 检查被引用的论文，是否支持文章中的说法，最后由人确认。 地址：https://github.com/MarissaFamularo/citation-verifier 项目：Jev Browser 根据任务目标操作浏览器，可用于读取网页信息等任务。 地址：https://github.com/jkudish/jev-browser 项目：jevQL 给数据库查询加入文字分类、筛选和判断能力，文中的餐厅差评分类就是一种用法。 地址：https://github.com/kylemclaren/jevql 项目：jevcal 测试决策模型，帮助设置自动处理的判断门槛，并检查表现是否发生变化。 地址：https://github.com/abhixhek/jevcal 项目：typesafe-mario 把游戏状态交给 Jev，让它选择跑、跳等操作，属于实验项目。 地址：https://github.com/fhshaik/typesafe-mario 项目：mastra-jev-moderation 为 Mastra AI 助手加入输入审核，按规则判断消息是否放行。 地址：https://github.com/CodeAlive-AI/mastra-jev-moderation 这些项目的完成程度不同，有工具，也有实验。准备动手时，先看各自的 README（项目说明），确认安装方法、接口要求和使用许可。
01 分类与分流｜做简历整理工具，服务招聘团队
02 内容检查｜做交稿检查工具，服务内容团队
03 资料核验｜做引用核查服务，帮客户核对依据
04 浏览器自动化｜做查价和监测服务，帮客户盯住价格
05 数据分析｜做差评分析报告，帮商家看懂顾客
06 AI 测试与评估｜提供测试服务，帮客户检查 AI 靠不靠谱
07 游戏开发｜从马里奥实验，探索游戏角色和试玩工具