零人工答题！Claude 官方结业徽章正式到手🫡 全程 100% 靠 JEV + 小模型自主完成 我听说有人拿这个免费证书在简历上写“Claude 认证 AI 工程师”？😂 好了不开玩笑，这次用 JEV 跑复杂任务踩坑的坑，绝对能帮你省下大量排错时间： 第一次跑极其顺利，一口气自动跑完了 85% 的内容。但剩下那 15% 却遭遇严重卡壳，连续排查修改了四五次才彻底搞定（仅限此场景）👇 1. 决策太快把白屏当作完成了 JEV 的离散决策只需几十毫秒，但现代前端组件异步挂载往往需要几百毫秒。网页还没完全渲染出新元素，JEV 就已经做完决策并判定“无内容”直接跳步了。实际的情况就是 JEV 的速度实在太快了，题目还没弹到下一题他就判断结束了.... 2.零视觉感知，缺乏自我纠错机制 JEV 完全不看屏幕画面，也没有大模型的反思推理链（No CoT），它完全盲信外部脚本喂给它的 DOM 列表。一旦发生过度滑动导致目标元素滚出可视区域，或者页面布局发生偏移，传统视觉 Agent 能“看一眼”自我修正，而 JEV 没有任何画面感知，只会在残缺的候选池里机械打转 3.System 1 直觉模型缺乏长程规划 JEV 的定位是极速的“条件反射”，本身没有多步状态机的规划能力。如果在动作候选池里同时暴露了局部操作与全局终态按钮（比如 Save / Submit / 确认），模型在遇到中间阻碍时极易受到目标的强语义吸引，直接误触全局提交、提前把未完成的任务截断 ─── 当然，说是踩坑，我其实并不觉得这是 JEV 的缺点 因为这就是它的底层特性——它正是特意放弃了视觉多模态的笨重、放弃了慢吞吞的文本生成，才换来了毫秒级单选决策的极致速度，如果硬给它塞进一堆大模型的复杂推理与视觉重担，它反而就失去了最大的优势。没有这种极端的取舍，就成就不了它在细分战场上的统治力。 JEV 本就不是通用大模型，拿它跟传统 LLM 比较完全没有意义，在真实的浏览器近战自动化里，它是一把极快极锋利的手术刀，核心全看我们怎么去工程化结合 继续 Build 吧！后续我会继续深挖 JEV 在全自动实战里的各种极限玩法，欢迎关注我，一起探索高速自动化