THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Annonces, explications, démos et projets communautaires autour de TypeSafe Jev, organisés par thème. Chaque entrée renvoie à sa source sur X.
Sélection curée · Non exhaustive · Mise à jour manuelle
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
Un développeur présente un prototype combinant Swift/SwiftUI, moteur Chromium, Apple Intelligence et TypeSafe Jev, précisant qu'il ne s'agit pas d'un navigateur IA mais d'une intégration de fonctions IA pour améliorer l'expérience.
Utilisation de Jev pour classer les PR ouverts dans un workflow Langdock.
Un développeur déclare pouvoir enfin construire l'application de ses rêves avec Jev.
Marcel Pociot partage une idée d'amélioration de la qualité de projet : utiliser Jev pour des assertions de test sémantiques.
Wes Bos partage des exemples d'UI dynamique à partir d'un design system existant avec Jev, saluant l'usage de Jev multi-étapes.
Un développeur partage le déploiement de code Jev en production, utilisé à plusieurs endroits d'une nouvelle fonctionnalité, notamment pour vérifier si une leçon mérite un bac à sable d'exercice.
Ronald te Brake partage une expérience avec Jev pour le classement sémantique des tests : avec un diff de +1 394/-39, 852 fichiers évalués, 17 sélectionnés, coût d'entrée Jev ~0,41 $, 98 % de tests en moins.
En discutant de l'outil flaker de mizchi, l'auteur se demande si des modèles de type Jev pourraient sélectionner intelligemment les tests à exécuter. Link
Un développeur partage l'utilisation de TypeSafe Jev pour classer rapidement les types de nœuds dans une UX basée sur graphes, ajoutant des animations par type sans latence ni coût supplémentaires.
Claire Vo partage l'utilisation du modèle Jev de TypeSafe AI pour regrouper ~1 750 PR, avec 17 364 paires jugées groupées, puis des thèmes étiquetés par Gemini Flash light, le tout pour 9 centimes via Vercel AI gateway.
Un développeur partage ses recherches sur les domaines d'application de Jev dans une app en développement, avec les tags Jev, TypeSafe et TypeSafeAI.
Ce post partage un cas réel de commercialisation de Jev : analyse de 3 millions d'événements de replay, capture des clics d'irritation et des erreurs JS, soumission de 213 PR de correction et intégration dans le pipeline de développement pour répondre aux besoins de l'équipe R&D.