THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Berita peluncuran, penjelasan, demo, dan proyek komunitas seputar TypeSafe Jev disusun menurut topik. Setiap entri terhubung kembali ke sumber X.
Pilihan kurasi · Tidak lengkap · Diperbarui manual
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
Kaustav Banerjee membagikan alur kerja otomatis lengkap untuk tiket akses: 4 dari 20 langkah melibatkan penilaian oleh Jev dari TypeSafe AI, bukan LLM. LLM hanya berjalan sekali, seluruh tiket berbiaya ₹0.16, dan bagian Jev kurang dari 1 paisa.
Penulis meningkatkan triase moderasi AI di komunitas Bitsocial dari gpt-5.6-luna ke gpt-6-luna. Harga input 50% lebih murah, output 58% lebih murah, dan lebih pintar. Jev tetap menangani pemeriksaan mudah, dan yang tidak pasti dikirim ke grok-4.7.
Contoh alur kerja praktis: Jev menangani keputusan berbiaya rendah, Picsart menangani generasi aktual, menghindari model mahal yang menebak di setiap langkah dan menciptakan proses yang memutuskan sebelum mengeluarkan biaya.
Gunakan Jev untuk menavigasi ke halaman tujuan, lalu biarkan Playwright menguji bagian penting. Contoh praktis menggabungkan Jev dengan Playwright untuk pengujian yang fokus.
Kesalahan paling mahal dalam bisnis AI adalah memaksa model yang kuat untuk membuat setiap keputusan. Filter, evaluasi, pilih, rute: gabungkan Jev dan DeepSeek untuk mengurangi biaya.
Seorang pengembang mengintegrasikan Jev ke GitHub Actions untuk menentukan dan menghasilkan nomor versi (x.y.z) aplikasi/layanan secara otomatis dari Issue, PR, dan commit. Diklaim lebih cepat dan lebih pasti daripada LLM sebelumnya.
Somi menunjukkan trik @awlevin: OCR layar, lalu Jev dari TypeSafe memilih klik berikutnya, hanya $0,0002 per langkah, sekitar 155 kali lebih murah daripada Opus 5; parsing tanggal harus ditulis manual. Link
Penulis menguji 6 bot trading sepenuhnya otomatis menggunakan model Jev, mencakup kontrak berjangka dan pasar prediksi, tanpa campur tangan manusia dan hanya memberi data. Link
Penulis mengeksplorasi bagaimana Jev dari TypeSafe AI dapat masuk ke alur kerja bisnis nyata: alur kerja menentukan tindakan yang diizinkan (CAN) dan Jev menilai (SHOULD).
Tentukan persyaratan pekerjaan, unggah resume secara massal, dan dapatkan penilaian cocok/tidak cocok yang terstruktur, dengan setiap kesimpulan dapat dilacak ke teks resume asli, selesai dalam hitungan detik.
Jason Zhou menunjukkan cara menyiapkan tiga alur kerja dengan Jev + Treg dalam waktu kurang dari 6 menit: deteksi penipuan & penyaringan pendaftaran, menemukan dan memenuhi syarat sinyal pembelian, dan melacak konten viral. Treg menemukan data, Jev mengklasifikasikannya, menghemat $8K per bulan.
Penulis menggunakan Jev untuk membaca dan mengategorikan 12.158 email Gmail yang belum dibaca, dengan Claude menulis alat dan Codex meninjau kode.