Bu video, Hermes Agent ve Jev kullanarak YouTube yorumlarını otomatik olarak kategorize eden bir sistem oluşturmayı anlatıyor. Sistem, gelen yorumları "cevap bekleyen", "emin olunamayan" ve "cevap gerektirmeyen" olmak üzere üç kategoriye ayırarak, günde iki kez Telegram aracılığıyla rapor gönderüyor. Video sponsoru Hostinger VPS üzerinde 7/24 çalışan bu sistemin kurulumunu adım adım gösteriyor. Yapay zeka, otomasyon ve API entegrasyonuna ilgi duyan içerik üreticileri, geliştirici ve işletmeler için pratik bir çözüm sunuyor.

Jev, OpenRouter üzerinden erişilen büyük dil modelleri (LLM) ile yapılan kararların yapılandırılması için kullanılan bir karar verme çerçevesidir. Video'da DeepSeek V4 Flash modeli tercih edilmiş; bu model açık kaynak olup hem hızlı hem düşük maliyetli çalışması ile bilinir. Jev, basit Evet/Hayır soruları, çoktan seçmeli kararlar ve derece (0-1 arası güven skoru) yöntemi ile sistemi açık hale getiriyor. Hermes Agent ise Nous Research tarafından geliştirilen açık kaynak bir otomasyon aracı olup, TypeSafe AI skill'i sayesinde kullanıcı tanımlı işlevler ile genişletilebilir. Video'da sistem, Google Cloud Console'dan alınan YouTube Data API v3 anahtarı ile yorum verilerini çekmekte, Open Router API aracılığıyla Jev'in karar vermesini sağlamakta ve sonuçları Telegram bot'u ile iletmektedir.

Sistem mimarisi akıllı bir katmanlı yaklaşım sunar: ilk katmanda, "kendi yazılan yorumlar" veya "zaten cevaplandırılan yorumlar" gibi kurallara dayalı filtreleme yapılır—bu aşamada Jev kullanılmaz, maliyeti azaltır. İkinci katmanda, belirsiz yorumlar (0.4–0.8 güven aralığında) Jev'e yönlendirilir; sistem isteyerek kesin kararlar yerine insan incelemesine bırakılan gri bölgeyi korur. Cron job'lar sabah 8 ve akşam 8'de çalışarak raporları Telegram'a gönderir. Video boyunca yapılan testlerde toplam harcama 0.14 dolar gibi düşük bir miktara indirilmiştir; bu, Open Router'ın çeşitli modeller arasında seçim yapma esnekliği ve DeepSeek V4 Flash'ın düşük işlem ücreti sayesinde mümkün olmuştur.

Bu sistem, yalnızca YouTuber'lar için değil, müşteri e-postaları, destek mesajları veya sosyal medya gözlemleme gibi her türlü metin sınıflandırması gerektiren işletmeler için uyarlanabilir. Otomasyon dünyasında, maliyeti kontrol ederken başarıyı arttırmanın önemli bir ilkesidir: Jev gibi araçlar, kritik kararlar için yapay zeka gücünü, rutin işler için basit kuralları birleştirerek bilgisayarları daha "akıllı" hale getirir. Video'da gösterilen Hostinger VPS entegrasyonu, küçük ve orta ölçekli işletmelerin kendi yapay zeka tabanlı iş akışlarını kurmasını sağlayan erişilebilir bir yoldur. İçerik üreticiler, hızla büyüyen yorum yükünü yönetirken, yazılım geliştiriciler ise kendi araçlarında benzer kategorize etme ve otomasyonu uygulamak için bu video'dan ilham alabilir.