AI 圈爆火的 Jev 是什么?如何在飞书中接入

关于 Jev 具体的内容,菠姐已经在公众号写的很清楚了,还不了解背景的可以先看文章。

AI 圈爆火的 Jev 是什么?如何在 TraeCode 中使用

起初我不以为意,直到我看到了这张图片:

我直呼:这就是科技改变生活!

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微信可能抽象了点,办公场景可能更复杂,所以我以如何在飞书中接入 Jev 来举例。

由于当前飞书消息的限制,私聊无法自动监听,但群聊消息可以自动监听,所以个人聊天内容需要加一步手动转发

群聊自动监听 :把机器人拉进群 + 开通「接收群内所有消息」权限,老板在群里发言 → 自动分析(全自动)

开始实操

如果你已经有飞书机器人那步骤会简单点。

步骤一:

关键 Prompt:我想用 jev 接入到飞书,同事或者老板每次给我发消息都会进行一个判断,类似我截图里的效果(截图的是微信,只是示例),给我执行方案。https://mp.weixin.qq.com/s/DNr2E1OW63GO0v9dMsrvSA

截图就是上面那个微信截图,任务发出后 TraeCode 会先进行 MVP 验证并搭建框架。

步骤二:

① 办一个 DeepSeek key (2 分钟): platform.deepseek.com 注册 → 充 ¥10 → 创建 API key。Kimi 也行(.env 里有切换说明)。

② 建飞书应用 (10 分钟):打开 open.feishu.cn 开发者后台 →「创建企业自建应用」(名字随意)→

  • 添加应用能力 :机器人
  • 权限管理 :搜索并开通这 4 个权限
    • 接收群聊中所有消息(开不了就先开「接收群聊中@机器人消息」)
    • 读取用户发给机器人的单聊消息
    • 以应用的身份发消息
    • 获取用户基本信息(可选,用于卡片显示同事名字)
  • 事件与回调 :订阅方式选「 使用长连接接收事件 」→ 添加事件接收消息 im.message.receive_v1
  • 版本管理与发布 :创建版本 → 发布(需管理员审核;公司管控严就先建个「测试企业」自己玩)

推荐 DeepSeek Flash。

③ 填配置 :把 .env.example 复制为.env ,填入FEISHU_APP_ID 、FEISHU_APP_SECRET (应用凭证页复制)和LLM_API_KEY 。

第三步也可以把信息直接发给 TraeCode 填写。

④ 启动 :在 jev 目录运行npm start ,然后:

  • 私聊机器人随便说句话 → 自动登记为主人
  • 转发老板的消息给它 → 收到分析卡片(危险等级越高,卡片头越红)
  • 回复「 起草 」两个字 → AI 基于分析写好回复草稿
  • 把机器人拉进群 → 群里发言自动分析、私聊推送给你

步骤三:

  • 打开飞书 → 搜索你的应用名 → 进到和机器人的聊天框
  • 随便发一句话 (比如“你好”)→ 这一步会把自动登记为主人,如果报错说明应用还没配置好
  • 发通后, 转发一条老板/同事的消息 给它 → 应该几秒内收到分析卡片

效果演示:

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所以这里的决策还是ds来做吗

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对的 ds 做的,所以 kimi 模型不合适,太慢了,这时候 5.3 FlashX 的效果就能体现出来了(虽然可能也没提多少)

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可以用这个试试看,开源的,部署在本地,很小一个,对于你工作的数据也安全

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补一下,当前这是 DeepSeek 的仿真方案…
真的话需要等 TypeSafe Console 的 waitlist 申请通过
但感觉大差不差其实,只是反应速度要低一些

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gmail申请很快的,现在已有的用户赠送了3亿的token(虽然说我没有在后台看见,但近期的使用免费),而且据说已经全部开放了,

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已接入,让我尝尝咸淡

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亲测切到真 jev 只是快了,但意图揣测这类任务吃语义理解,不追求速度的话其实 DeepSeek 这类大模型其实还挺合适

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JEV 会比较“字面地”理解你的判断条件,不会自动替你猜真正意图

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