Membangun pengklasifikasi basis kode dengan Jev
Seorang pengembang membagikan pembuatan pengklasifikasi basis kode dengan Jev, menyarankan ini dapat mengatasi kode berlebihan dari agen, dan bertanya apa yang harus diuji selanjutnya.
Jev ditempatkan sebelum Codex/Claude Code untuk menyaring kandidat memori
Penulis menempatkan Jev sebelum Codex/Claude Code, mengurangi kandidat memori dari maksimal 8 menjadi 3—berkurang 62,5%—dan berpendapat menyaring di pintu masuk lebih efektif daripada membiarkan konteks terus bertambah.
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。
· 1 likesOpen on X
More like this
Jev memungkinkan LLM-as-a-Judge 20–200x lebih cepat dan 40–400x lebih murah
Jev digunakan untuk memilih model mana yang AGI, menawarkan kecepatan 20–200x dan biaya 40–400x lebih murah, membuat LLM-as-a-judge sangat cepat dan hampir gratis.
Menguji aplikasi dengan TypeSafe Jev & OpenCode
Filip membagikan demo kecil yang menunjukkan cepatnya menguji aplikasi dengan TypeSafe Jev dan OpenCode.
