Jev is INSANE

这门课讲一个产品案例：Newsjack——用 Jev 做实时媒体监测 / 新闻借势（newsjacking）。

以下全部来自 @elvissun 2026 年 9 月 18 日的 X 帖子。核心数字先睹为快：384 条新闻，24.9 秒读完，告诉 15 个品牌今天该跟进哪些故事，只花 $0.19。文中对比数字均为作者自报数据。

帖子给出的实测数字（作者自报数据）：

• Jev：384 条新闻，24.9 秒读完，输出 15 个品牌各自该跟进的故事，花费 $0.19；
• Claude Opus 5：在同一时间、跑同一信息流，只完成了 4/384，花费 $0.77；
• 结论：每条标题的成本便宜约 390 倍，"在你读完标题之前，答案就已经返回了"。

基础概念一句话：这种"先用 Jev 批量过一遍、再决定哪些值得上昂贵模型"的架构叫级联（昂贵流程前先过一道 Jev 闸门），详见《Jev 决策层完全指南》《Jev 模型从 0 到 1 小白教程》。

帖子火了之后，作者当天就把演示版做成了正式版，叫 "Jev 模式"：

• 监测器拉进来的每条头条，在跑任何昂贵流程之前，先由 Jev 判断；
• 正式版数字：约 200 个信号、8 秒内出结果，成本约一美分；
• 作者称"在我们的评估中零漏掉的故事"（作者自报评估，无第三方验证）。

开源地址（演示版代码 + 30 多个 skills）：

复制http://newsjack.sh

demo/ 文件夹里有 30 多个 skills，作者说可以把你的 agent 变成一支 PR（公关）团队。

作者对 Newsjack / Jev 在媒体场景的定位原话是：Jev 有很多方式帮你——

• 找到热门故事（哪些新闻值得跟进）；
• 找到报道它的记者；
• 获得媒体报道。

评论区里有人表示"这正是我需要的""迫不及待拿它来测试我目前的流程，对比一下"——说明这种"先便宜筛一遍"的思路，在媒体、市场、公关从业者那里很有共鸣。

数字很炸，但要看懂比较的口径：

• Opus 5 的 4/384：是"同一运行时间内只完成了 4 条"，不是"Opus 5 完整做完 384 条花了多少钱"。这更像吞吐量 / 成本对比，而非同等任务完成度的对比；
• "零漏掉的故事"：来自作者自己的评估，没有第三方验证；
• "便宜 390 倍"：是按单条标题成本算的，口径成立，但别把它理解成"效果好 390 倍"。