Autor: David, Deep Tide TechFlow
Primero estaban los cangrejos de río, luego llegó JEV: la velocidad con la que se difunden las aplicaciones de IA siempre es más rápida que la de todos al usarlas.
En la última semana, un modelo de IA totalmente nuevo llamado JEV ha estado apareciendo sin parar en medios tanto en chino como en inglés. A diferencia de modelos “System 2” como ChatGPT o Claude, que son expertos en el razonamiento de textos largos, el JEV impulsado por TypeSafe AI se conoce como “IA muda”:
No conversa ni escribe código; solo se encarga de realizar juicios estructurados de “comprar/vender/mantener” o de “puntuación/clasificación” sobre el estado dado en un rango de entre 70 y 500 milisegundos.
La latencia ultrabaja, cero alucinaciones, opciones de salida estrictas y un coste de uso extremadamente bajo (solo 0,042 dólares por cada millón de tokens) han convertido a JEV en el cerebro perfecto para construir bots de trading de alta frecuencia y agentes on-chain.
Y en cuanto aparece algo nuevo, el mercado cripto nunca falta.
Muchos jugadores con habilidades de desarrollo se lanzaron a construir; desde trading hasta investigación y monedas meme, salieron una gran cantidad de nuevos proyectos, algunos de ellos de código abierto. Con la filosofía de “probar no cuesta nada”, hemos recopilado para ti los proyectos cripto de JEV más destacados del mercado actual, divididos en dos grandes categorías: “herramientas prácticas y trading” y “tokens narrativos y de concepto”. Se recomienda guardarlo para referencia.
1. Enfoque práctico: usar JEV para construir un cerebro de trading e investigación
Este tipo de proyectos aprovecha principalmente la capacidad de decisión rápida del modelo JEV para el análisis de mercado, la vigilancia del libro de órdenes y el filtrado de calidad de activos. La mayoría son código abierto o paneles de datos.
Trading de alta frecuencia y bots automatizados
jev-trader
Autor: Jarrod Watts, jefe de ingeniería de IA de la Fundación Monad, @jarrodwatts
Introducción: Este probablemente sea uno de los primeros casos de Jev en hacerse viral en el mundo cripto.
El autor montó en Monad un bot que coloca órdenes solo: cada bloque dura unos 300 milisegundos aprox., primero mira el libro de órdenes de MON/USDC en Kuru y luego le pregunta a Jev: «¿Ahora hay que comprar o vender?».
Jev solo da la dirección y el nivel de confianza; el código se encarga de poner la orden limitada en el lado interno del libro, esperando a que otro la ejecute. Más que una estrategia rentable, parece una demostración de la capacidad de JEV para “juzgar lo bastante rápido como para seguir el ritmo de la cadena”; el propio autor también escribió que no era una estrategia segura.
Por defecto puede quedar mirando el mercado sin operar; solo al conectar la clave privada ejecuta órdenes reales. Se puede usar para aprender y para alimentar el entrenamiento de tu propia IA.
Dirección del proyecto: https://github.com/jarrodwatts/jev-trader
Demo: https://jev-trader.vercel.app/
Enlace al post original: https://x.com/jarrodwatts/status/2100356151468585346
Jev-trade
Autor: aowang (GitHub: aowang-ai)
Introducción: Llevó la misma idea anterior a Hyperliquid. Sigue siendo Jev mirando el mercado y el código ejecutando órdenes, pero esta vez vigila al mismo tiempo BTC, ETH, SOL, DOGE y BNB, cada uno con una wallet distinta, sin afectarse entre sí.
Esta vez Jev puede elegir comprar, vender o quedarse quieto. En la página se ven velas en tiempo real, puntos de ejecución y ganancias/pérdidas; parece una pequeña mesa de trading, no un repositorio solo para desarrolladores.
Dirección del proyecto: https://github.com/aowang-ai/jev-trade
Demo: https://www.jev-trade.com
jev-market-reflex
Autor: zzsong1023 (nombre de autor en GitHub)
Introducción: Conecta datos reales de BTC, ETH y SOL en Kraken, pero por ahora es paper trading. El programa primero comprime el libro de órdenes en un pequeño estado, pregunta a Jev si comprar, vender o mantener, y luego usa reglas fijas para simular la ejecución. Es adecuado para quien quiere ver primero cómo toma decisiones Jev ante un mercado vivo, pero todavía no quiere meter dinero real.
Dirección del proyecto: https://github.com/zzsong1023/jev-market-reflex
Enlace al post original: no se encontró un post independiente de difusión; actualmente se basa principalmente en la descripción del repositorio.
Dar a Jev 10.000 dólares para operar Bitcoin
Autor: Abol, @abolbuild
Introducción: Uno de los experimentos más difundidos en la comunidad: entregar directamente una suma de dinero a un flujo de trading relacionado con Jev, para ver cómo elegiría comprar, vender, aumentar posición o reducir riesgo con Bitcoin. Los detalles no son tan completos como en el repositorio de Watts, pero deja clara una cosa: ya no se trata solo de hacer demos, sino de empezar a probarlo con dinero real o grandes paper trades.
Dirección del proyecto: incluido en https://madewithjev.com/categories/trading-and-markets
Enlace al post original: https://x.com/BitcoinNewsCom/status/2100904678082875862
Sistema de simulación de contratos BTC/ETH
Autor: Michael Hudsonrt, creador de AI Agent Builder, @Mrooo03
Introducción: Un registro práctico bastante directo del mundo chino. El autor pensó que Jev decidía muy rápido, así que lo usó para trading automático de contratos; en la primera ronda perdió bastante, y luego escribió el proceso en forma de artículo. Si se usa, su valor principal está en analizar “las trampas reales que otros ya pisaron”, para servir de referencia en tu propio build
Enlace al post original: https://x.com/Mrooo03/status/2102327099025740251
Artículo largo: https://x.com/i/article/2102296733627908096
Jev Trader de decisión en 5 segundos
Autor: Gencay, creador de LearnWithMeAI
Introducción: El autor tomó de los datos públicos de Binance más de una decena de señales, como spread, fuerza de compra/venta y si el libro está “tóxico”, y se las empaqueta a Jev cada 5 segundos para que juzgue la dirección, el estado del mercado y si esta operación merece entrar.
Las reglas también son reescritas periódicamente por otro modelo. Todo es paper trading; sirve para ver cómo se monta una “consulta de alta frecuencia”, pero no para usarlo directamente como plantilla de trading real.
Dirección del proyecto: https://www.learnwithmeai.com/p/jev-trading-bot
2. Sentimiento de mercado e investigación on-chain
Jev X Sentiment Analysis
Autor: brainstormity, fundador de SlopeBot.com, @brainstormity
Introducción: Esto se parece más a investigación de sentimiento, no solo a un bot de órdenes.
Le metes activos como BTC, ETH o SOL, y él recopila de decenas a mil de los tuits más recientes, añadiendo funding rate, RSI y volumen. Jev no responde con un análisis largo; te dice si ahora está más alcista o bajista, qué tan caliente está el sentimiento, si huele a short squeeze, y al final te devuelve una tarjeta con entrada, stop loss y objetivo. El autor también comentó después que quiere conectarlo con sus indicadores de TradingView.
Dirección del proyecto: https://github.com/brainstormity/Jev-X-Sentiment-Analysis
Enlace al post original: https://x.com/brainstormity/status/2101445977924370858
jevscan
Autor: equipo de jevbook, @jevbook
Introducción: Orientado a la “supervisión de seguridad de contratos de tokens”. Le das una dirección de un token EVM y Jev elige entre ape, watch y avoid, con probabilidades. El autor lo hizo también como línea de comandos y le añadió MCP; eso significa que tu agente de trading también puede preguntarle directamente “¿vale la pena entrar en este mercado?”. Es más un primer filtro de investigación que una estrategia completa.
Dirección del proyecto: https://github.com/jevbook/jevscan
Enlace al post original: https://x.com/jevbook
VerdictJEV
Autor: anónimo
Introducción: Detector de puntuación de proyectos. Abres la web, pegas la dirección del contrato o el GitHub del proyecto, y Jev revisa la curva, la concentración de tenencias, el historial del desplegador y si el repositorio es una cáscara vacía, un farm de estrellas o un proyecto abandonado. La salida son juicios sobre calidad, potencial de explosión y riesgo de rug pull.
El sitio también está vinculado a un token $VJEV: si acierta, recompra; si falla, quema. La herramienta de investigación y la mecánica del token están superpuestas; merece la pena echarle un vistazo
Dirección del proyecto: https://verdictjev.com/
3. Mercados de predicción
Jevymarket
Autor: Markus Haas (GitHub: markusbug)
Introducción: Esto trata sobre la dirección de los mercados de predicción. El autor sabía que Jev no navega por internet ni tiene memoria de “qué pasó hoy”, así que primero deja que un modelo con búsqueda escriba un briefing con evidencias de noticias, y luego pasa ese briefing a Jev para poner precio.
Si la probabilidad dada por Jev tiene más ventaja que la del mercado en Polymarket, el bot considera operar. La idea es clara: el modelo de chat busca material, y Jev toma la decisión final.
Dirección del proyecto: https://github.com/markusbug/jevymarket
Experimento de preguntas sobre el precio de Jev en Bitcoin.com
Autor: equipo editorial de Bitcoin.com News
Introducción: El reportero no puso a Jev a ejecutar estrategias; simplemente le preguntó con material de mercado actual: si Bitcoin llegará primero a 85.000, 90.000 o 100.000. En el reportaje, Jev daba una probabilidad de alrededor de algo más de la mitad para 85.000, mientras que el libro de órdenes era más optimista en ese momento.
La reseña del editor dice que esto entra en la categoría de “la competencia me está apretando”; los medios cripto empezaron a tratarlo como un asistente de investigación capaz de dar probabilidades rápidamente.
Dirección del proyecto: no hay repositorio independiente
Enlace al post original: https://news.bitcoin.com/technology/this-ai-cant-chat-but-crypto-traders-are-already-putting-it-to-work/
4. Experimentos de instituciones del sector
Jev en TradeRank
Autor: proyecto incluido en la plataforma de competición de TradeRank; el modelo proviene de TypeSafe
Introducción: Competencia de trading con IA. Mete a Jev en una competición pública simulada, junto con otros grandes modelos, para operar cripto y acciones estadounidenses. Cada día se decide una vez usando los mismos activos y el mismo capital virtual. La ventaja es que permite comparar cómo selecciona posiciones; la desventaja es que la temporada es todavía muy corta y, por ahora, no se ve una ventaja estable. Es más adecuado como experimento de control que como señal de copia.
Dirección del proyecto: https://www.traderank.ai/models/jev
Descripción de la plataforma: https://www.traderank.ai/blog/what-is-jev-typesafe
Demostración de la estrategia Jev BTC en Bitget AgentHub
Autor: oficial de Bitget, @bitget
Introducción: El exchange conectó sus propios datos de mercado con Jev para que los participantes del hackathon jugaran con ello. En una demo, cada 5 segundos se escanea el libro, liquidaciones y movimientos de ballenas; en una fracción de segundo Jev hace una lectura direccional y luego simula la ejecución en la plataforma.
Más bien es “puedes usar Jev aquí para crear un agente de trading”, no un producto público de trading real ya validado.
Dirección del proyecto: hay que entrar en Bitget AgentHub (guía dentro del post)
Enlace al post original: https://x.com/bitget/status/2101930300603502626
2. Enfoque narrativo: tokens concepto JEV y tesorerías on-chain
Con la explosión de JEV, la comunidad (principalmente en Robinhood Chain, BSC y Solana) derivó rápidamente una serie de tokens con la narrativa central de “JEV como apoyo a la toma de decisiones”.
Nota: todos los proyectos siguientes no son emitidos oficialmente por TypeSafe; extremo cuidado con el riesgo, DYOR
La IA actúa como equipo del proyecto y administradora de la tesorería
JevBall / JevBallAgent:La narrativa central es “IA actuando como Dev”. Los impuestos de trading van a una tesorería exclusiva, y el modelo JEV decide cuándo esperar, recomprar o quemar. El equipo del proyecto enfatiza que la función de “venta” fue eliminada del contrato inteligente.
Contrato: en la plataforma se ejecutan varios tokens a la vez; no te fijes solo en una dirección. En la promoción temprana de BSC se mencionó 0x8CC3663773fAb78b941E6342519a4C4Ab1a07777Just Jev ($JEV): se centra en “nadie posee la llave de la tesorería”. Las comisiones entran al contrato y, cada minuto, JEV decide recomprar, quemar o comprar tokens de acciones. Antes hubo un registro on-chain de quema única de 64,45 millones de tokens. Suena muy técnico, pero el proyecto es muy nuevo y las cuentas también; ojo con el riesgo.
Contrato: 0x4a25208d161ed45b596d06b2fd21f6f222e785f7
Tesorería: 0x35717A42Edd1b7a5829aBEF3E8b1C794E8e59979
Enlace al post original: https://x.com/JustJev
Distribución de ganancias y token del ecosistema
OpenJEV ($JEV): emitido en Robinhood Chain; las comisiones de trading entran en una tesorería pública dedicada a pagar las llamadas a la API de JEV, para apoyar que más personas puedan probar el modelo gratis.
Contrato: 0x4d066ab4d924b7b3d01c6ecbfc142efe33aeb7fa (Robinhood Chain)
Jevpay ($JEVPAY): un experimento de reparto de dividendos on-chain. El 75% de los impuestos de trading se usa para dividendos, y antes de cada reparto se alimentan los datos de las wallets con el token a JEV, para que la IA decida quién es elegible para la recompensa.
Contrato: 0x6690DC72c3c100309e1cac403b4AD1Ac45c4815f
Jevons ($JEVONS): además del mecanismo básico de recompra y quema por impuestos, añade la narrativa de que poseer este token equivale a permitir que JEV ayude a acceder a acciones de IA tokenizadas como NVDA y GOOGL.
Contrato: 0xbe90cf5857e1ba0d911bc9e6e9495da91543d746 (Robinhood Chain)
Infraestructura derivada y acciones tokenizadas
Jevdesk: tras depositar USDG, JEV da en cada tick una instrucción de “largo/corto/neutral” sobre acciones tokenizadas según el mercado. La esencia del producto es una apuesta direccional liquidada en efectivo, no la compra real de las acciones correspondientes.
Dirección del proyecto: https://www.jevdesk.app/
JevPad: una launchpad construida sobre Robinhood Chain. Los tokens emitidos destinan un 2% de impuestos bloqueados, y un agente JEV exclusivo usa esos fondos para promoción, recompra o quema.
Dirección del proyecto: https://jevpad.fun/docs
Viejas monedas subidas al tren del concepto JEV
Venice ($VVV) / Orbio integrados con Jev
En cuanto apareció Jev, anunciaron integración; parece más un catalizador de seguimiento de tendencia, así que no me extiendo más.
Al final, mientras la nueva herramienta no tenga demasiadas barreras de entrada, el mundo cripto seguirá siendo uno de los campos de prueba más recientes.
Cuando el coste de decisión baja a nivel de microsegundos y casi gratis, la demanda de trading automatizado por máquinas y microdecisiones on-chain sin duda explotará. No todo ahí servirá, pero las demos y actuaciones orientadas a captar atención a veces ya van un paso por delante de otros proyectos.
Para el jugador promedio, las cosas de la capa de herramientas se pueden aprovechar, pero conviene operar con cautela la parte de “hype sobre autonomía de IA”.