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
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Kaustav Banerjee partage un workflow automatisé complet pour un ticket d'accès : 4 des 20 étapes impliquent des jugements gérés par Jev de TypeSafe AI, et non par un LLM. Le LLM s'exécute une fois, le ticket entier coûte ₹0.16 et la part de Jev est inférieure à 1 paisa.
L'auteur a mis à niveau le triage de modération IA des communautés Bitsocial de gpt-5.6-luna vers gpt-6-luna. Entrée 50 % moins chère, sortie 58 % moins chère, et plus intelligent. Jev continue de gérer les vérifications simples, et les cas incertains vont à grok-4.7.
Un exemple pratique de workflow : Jev gère les décisions à faible coût, Picsart s'occupe de la génération réelle, évitant que des modèles coûteux devinent à chaque étape et permettant de décider avant de dépenser.
Utilisez Jev pour atteindre la page cible, puis laissez Playwright tester les éléments importants. Un exemple pratique de combinaison de Jev avec Playwright pour des tests ciblés.
L'erreur la plus coûteuse en IA est d'obliger un modèle puissant à prendre toutes les décisions. Filtrez, évaluez, sélectionnez, acheminez : combinez Jev et DeepSeek pour réduire les coûts.
Un développeur a intégré Jev dans GitHub Actions pour déterminer et générer automatiquement les numéros de version (x.y.z) d'applications/services à partir des issues, PR et commits, affirmant que c'est plus rapide et moins incertain que les LLM précédents.
Somi présente l'astuce de @awlevin : OCR l'écran, puis laisser Jev de TypeSafe choisir le prochain clic, à 0,0002 $ par étape, environ 155 fois moins cher qu'Opus 5 ; le parsing des dates est à coder à la main. Link
L'auteur a testé 6 bots de trading entièrement automatisés utilisant le modèle Jev, couvrant les contrats à terme et les marchés prédictifs, sans intervention humaine et en ne fournissant que des données. Link
L'auteur explore comment Jev de TypeSafe AI pourrait s'intégrer aux workflows métier : le workflow décide des actions autorisées (CAN) et Jev juge (SHOULD).
Définissez les exigences du poste, importez des CV en masse et obtenez des jugements structurés de correspondance/non-correspondance, chaque conclusion étant traçable jusqu'au texte original du CV, en quelques secondes.
Jason Zhou montre comment configurer trois workflows avec Jev + Treg en moins de 6 minutes : détection de fraude et filtrage des inscriptions, recherche et qualification des signaux d'achat, et suivi du contenu viral. Treg trouve les données, Jev les classe, ce qui permet d'économiser 8 000 $ par mois.
L'auteur a utilisé Jev pour lire et classer 12 158 e-mails non lus de Gmail, Claude écrivant l'outil et Codex révisant le code.