我太激动了！我用JEV 全自动21秒通过了阿里云AI工程师认证模拟考！我貌似发现了JEV最强大的应用场景–全自动化：这次测试我只给JEV丢了一个完全陌生的考试页，让它全自动帮我考完：21 秒一次性刷完 25 道题，准确率 80%，一次就合格通过考试，全程没停顿、零人工干预这是阿里云人工智能工程师ACP认证（模拟题），我并没有实际考试，我怕阿里云找我麻烦🤡 越来越多的场景，我用 JEV 已经完全实现高速自动化了，太爽了！大家还有什…

一句话看懂：有用户让 JEV 全自动完成阿里云人工智能工程师 ACP 认证的模拟考，21 秒刷完 25 道题、准确率 80% 并通过。这更像是浏览器自动化（Browser use）能力的一次压力测试，而不是一次正式的认证成绩。

根据 @SUOHA_AI 在 X 上发布的内容，他把一个此前完全陌生的考试页面直接交给 JEV，让其全自动答题。结果是 21 秒完成 25 道题，准确率 80%，一次性达到合格线，全程没有停顿、没有人工干预。他特别说明这只是阿里云人工智能工程师 ACP 认证的模拟题，本人并未参加正式考试。

该账号此前还发布过类似用法：把 TypeSafe AI 的申请问卷网址丢给 JEV，38 秒自动填完 16 道题。他由此把「全自动化」称为 JEV 最强大的应用场景之一。

这类演示真正展示的不是答题能力，而是模型对陌生网页的理解与操作能力——识别页面结构、理解题目、选择选项并提交，这条链路其实就是 Browser use / GUI Agent 的典型任务。相比写代码或调用 API，直接操作浏览器意味着 AI 可以接手那些没有开放接口、只有网页入口的工作流。

目前公开信息显示，这只是一次模拟环境下的个人测试，覆盖率、稳定性和在不同网站上的泛化能力都还没有第三方验证。80% 的准确率对考试类任务刚好够用，但放到表单填写、数据录入、审批提交等容错率更低的场景，错误成本会明显上升。

对开发者来说，浏览器自动化正在从写脚本（如 Playwright、Selenium）转向用自然语言描述目标，门槛下降，但可靠性、验证码、登录态和网页改版仍是硬约束。对企业采购而言，这类能力适合先用在内部重复性流程上，但涉及考试、资质申报、合规提交等场景，需要明确自动化边界与责任归属。

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对普通用户，短期更现实的收益是省掉填表、比价、批量信息收集这类琐事；至于「代考」，多数认证平台已有反作弊与人工复核机制，实际可行性和后果都需谨慎评估。

一是 JEV 是否公布更多可复现的公开案例，以及在不同网页上的成功率数据；二是阿里云等认证平台是否会针对自动化答题调整监考与风控策略；三是这类浏览器自动化能力会不会以 API 或 Agent 产品的形式对外开放，并给出明确的适用场景限制。

来源：@SUOHA_AI

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