L'autore condivide il primo caso d'uso pratico di Jev: cercare in 6TB di vecchi dischi i file più preziosi, spendendo $6 per completare un'attività rimandata da anni, con repo open source.
Riding the #Jev train, my first hands-on use case was searching through 6TB of old drives to find which files have the most value. This cost $6, finishing a task that I've put off for years due to the manual attention it would've required. Repo is open source 👇🏼
Malte Ubl ha eseguito Jev di TypeSafe AI su una valutazione di classificazione esistente: ha saturato la valutazione in qualità ed è stato 6 volte più veloce di Gemini 2.5 Flash Lite.
L'autore ha pubblicato un'estensione DuckDB che usa Jev di TypeSafe AI per classificare rapidamente le righe in file CSV/Parquet o tabelle DuckDB, circa 10 secondi per 1k righe—più veloce di un LLM e più ergonomico di un classificatore.
L'autore ha riassunto ogni paper con DeepSeek V4 Flash, poi ha inviato titolo, riassunto e 24 argomenti candidati a Jev per la classificazione, elaborando 1.018 paper sull'IA con un costo totale di 0,08 $ e una latenza end-to-end mediana di 256 ms per paper.
