CrazyJev Lab
Room Rush 如何使用 Jev：從頁面狀態到確認收集
Room Rush 給 Jev 75 秒購物時間。瀏覽器讀取 IKEA 頁面，Jev 從允許的動作中選擇下一步，程式確認商品是否收集成功。不結帳、不付款；CrazyJev 與 IKEA、TypeSafe AI 均無隸屬關係。
狀態、選擇與確認
每一步會提供頁面、候選商品、主題、清單和剩餘時間。程式驗證 Jev 的選擇後，執行搜尋、開啟商品、捲動或添加商品。過程顯示在房間內的電腦上。點擊按鈕不等於成功，必須確認購物狀態才計入清單。
瀏覽器啟動在 75 秒計時之前。頁面載入、網路請求和模型決策是不同的耗時，不能把整段購物描述為毫秒完成。
結果如何計數
商品數指服務端收據中的不同商品；決策數指通過驗證的有效動作選擇，重試不自動算成新決策。缺少記錄時顯示未記錄，不是零。有效完成要求至少一件確認商品，且結果已顯示給玩家。空結果、取消和失敗另行統計。
開始一局，觀察電腦、時間與清單，結束後核對商品。分享連結公開保留 90 天，不含私人備註或圖片生成憑證。同主題挑戰沿用房間與種子，不保證相同商品；自訂需求需由新玩家自行填寫。
成本和證據邊界
本文尚無經帳單核實的單局成本。應分別記錄模型全部嘗試、瀏覽器時長、儲存及可選圖片生成，不能以決策數乘假定單價代替帳單。實測需記錄版本、模型、地區、日期與完整分母，包括失敗及空結果。生成房間圖只是構想，並非實測設計或購買憑證。
本文說明實作與統計方法，不宣稱整體成功率、平均成本或速度優勢。一局結果無法證明普遍可靠性。
開發實測：2026 年 9 月 20 日
共保留 11 次真實嘗試：4 次完成且有確認商品、2 次完成但為空、3 次失敗、2 次因開發重新載入中斷。4 份非空收據各有 1–2 件商品、6–10 次有效決策，購物時間均為 75 秒，並成功建立本機公開分享紀錄。
環境為本機 Next.js、Wrangler 儲存、真實 Cloudflare 遠端瀏覽器，以及透過 Vercel AI Gateway 呼叫的 Jev。除錯期間修改過程式，未逐局保存修補雜湊，因此這不是固定版本基準測試，也不能推算正式環境成功率。分母保留所有嘗試；帳單成本仍未知。
最後連續出現兩次空結果和一次瀏覽器逾時，因此尚未達到原訂的 20–30 局。確認失敗的截圖顯示購物袋仍在載入，點擊沒有被算成成功。應先排查頁面載入問題，再恢復較大樣本採集。下載去識別化紀錄。
後續紀錄：全部 21 次開發實測
各批次合計保留 21 次嘗試：10 次完成且有商品、2 次空結果、7 次失敗、2 次中斷。完成的非空收據各有 1–3 件商品、6–11 次有效決策，10 次均建立了本機公開分享紀錄。後續批次附有原始碼指紋；最後一局期間恢復了首頁定位文案，已明確標示原始碼變更。紀錄涵蓋多個開發版本，不能視為固定版本基準測試。前述 11 次的初始快照仍另行保留。