基于 Swift 与 Jev 的 AI 增强浏览器实验
开发者展示一个结合 Swift/SwiftUI、Chromium 引擎、Apple Intelligence 与 TypeSafe Jev 的应用原型,强调并非 AI 浏览器,而是随处融入 AI 功能以提升体验。
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
TypeSafe Jev 的发布、原理、演示与社区实践,按主题整理。每条内容都可回到 X 原帖核对。
人工精选 · 非全量收录 · 手动更新
01 / EXPLORE
0 表示待收录
开发者展示一个结合 Swift/SwiftUI、Chromium 引擎、Apple Intelligence 与 TypeSafe Jev 的应用原型,强调并非 AI 浏览器,而是随处融入 AI 功能以提升体验。
在 Langdock 工作流中利用 Jev 对开放的 PR 进行分类。
开发者表示终于可以用 Jev 构建自己梦想中的应用。
Marcel Pociot 分享了一个提升项目质量的思路:使用 Jev 进行语义测试断言。
Wes Bos 分享用 Jev 从现有设计系统生成动态 UI 的示例,并称赞多步 Jev 的用法。
开发者分享将 Jev 代码部署到生产环境,用于新功能中的多个位置,包括判断课程是否适合练习沙盒。
Ronald te Brake 分享使用 Jev 进行语义测试排序的实验:在 +1,394/-39 的差异中,评估 852 个测试文件,仅选择 17 个运行,Jev 输入成本约 $0.41,减少 98% 的测试。
作者在讨论 mizchi 的 flaker 工具时提出,能否用 Jev 类模型智能筛选并执行测试用例,减少冗余测试。 链接
开发者分享使用 TypeSafe Jev 对图结构 UX 中的节点类型进行快速分类,从而在不增加延迟或成本的情况下添加按类型动画。
Claire Vo 分享使用 TypeSafe AI 的 Jev 模型对约1750个 PR 进行分组,17,364 对判定为同组,再由 Gemini Flash light 标注主题,总成本仅 9 美分,模型通过 Vercel AI 网关提供。
一位开发者分享正在开发的应用中探索 Jev 适用领域的进展,并附上 Jev、TypeSafe 与 TypeSafeAI 标签。
该帖分享 Jev 的真实商业化案例:分析 300 万次回放事件,捕获烦躁点击与 JS 错误,直接提交 213 个修复 PR,并嵌入开发流程解决研发团队痛点。