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El autor usó Jev para indexar toda la biblioteca de estilos artísticos y lenguajes de diseño Katagami, permitiendo consultas interactivas e inteligentes para humanos y agentes vía MCP, con análisis de rasgos y puntuación de ajuste en aproximadamente 1 segundo.
I used Jev to index the entire Katagami library of art styles and design languages, and make the experience for both humans and agents (via MCP) interactive and intelligent - you ask, Jev reads your ask into traits and scores candidates for fit (~1s). This was not possible with
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Nathan LeClaire comparte un caso de uso de consulta semántica para Jev y TypeSafe AI, señalando que apenas se ha arañado la superficie.
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El autor usó Jev para ejecutar un medidor de BS en vivo en cada frase del debate Trump vs Kamala, con 5 preguntas de sí/no por candidato, totalizando 1.191 llamadas a Jev, 1,18M tokens, 415 ms de latencia mediana y un coste total de $0,0497.
