Creare un classificatore di codebase con Jev
Uno sviluppatore condivide la creazione di un classificatore di codebase con Jev, suggerendo che può risolvere codice sovraingegnerizzato dagli agenti, e chiede cosa testare dopo.
Un modello decisionale prima della shell: IA che sa quando non sa
Prima che un agente di coding esegua comandi irreversibili come rm -rf, un modello decisionale valuta la confidenza; bassa confidenza ferma e richiede approvazione umana per evitare di cancellare la produzione.
AI coding agent: "rm -rf $TARGET/" $TARGET = unset. One command can erase production. Instead, put a decision model before the shell. "irreversible: 0.33 confidence" Low confidence → STOP → human approval. The safety feature? AI that knows when it doesn’t know. #jev
· 2 likesOpen on X
More like this
Jev consente LLM-as-a-Judge a 20–200x più veloce e 40–400x meno costoso
Jev è stato usato per scegliere quale modello è AGI, offrendo 20–200x più velocità e 40–400x meno costo, rendendo LLM-as-a-judge estremamente veloce e quasi gratuito.
Testare app con TypeSafe Jev e OpenCode
Filip condivide una piccola demo che mostra la velocità di test delle app con TypeSafe Jev e OpenCode.
