Uno sviluppatore condivide la creazione di un'app per il monitoraggio delle calorie con Jev, evidenziando l'esperienza istantanea.
i made a calorie tracking app with jev. it's INSTANT 🤯
Durante le consulenze cliniche dal vivo, un scriba ambientale fornisce periodicamente le trascrizioni a Jev, che percorre un'ontologia medica per classificare i sintomi, aggiornare la diagnosi differenziale, suggerire trattamenti e identificare segnali d'allarme in tempo reale.
L'autore mostra come indirizzare un paziente al medico giusto usando solo il modello Jev di TypeSafe AI e un po' di codice per porre domande, osservando che durante la conversazione non viene usato alcun LLM.
L'autore condivide lo spostamento del passo decisionale del triage di accettazione sanitaria da un LLM a Jev (@typesafeai): 25 domande tipizzate, 0,29 s, 0,00015 $, il codice guida il flusso, con metodo, numeri e limiti.
