Building a Codebase Classifier with Jev
A developer shares building a codebase classifier with Jev, suggesting it may solve overengineered code from agents, and asks what to test next.
The author places Jev before Codex/Claude Code, reducing memory candidates from up to 8 to 3—a 62.5% cut—arguing that filtering at the entry point beats letting context grow.
AIにもっと読ませる、ではなく「読ませない」を設計してみた。 JevをCodex/Claude Codeの手前に置き、記憶候補を最大8件→3件へ。候補件数では62.5%削減。 コンテキストが増え続けるなら、入口で選別する方が効く。