Jevの分類モデルで有効な次トークンを選びC++を書く
TypeSafeのJev決定/分類モデルを使い、各ステップで文法的に有効な次トークンだけを提示してC++コードを生成する実験。
Jev商用化事例：300万件のリプレイイベントを分析し213件の修正PRを提出
本投稿はJevの実際の商用化事例を共有：300万件のリプレイイベントを分析し、イライラクリックとJSエラーを検出、213件の修正PRを提出し、開発パイプラインに組み込んで開発チームの課題を解決。
Real-world case of jev commercialization: Analyzed 3 million replay events, captured "irritable clicks" and JS errors, and directly submitted 213 fix PRs. Embedded into the development pipeline, directly addressing the pain points of the R&D team. And all of this was
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開発者がJevで構築したPRトリアージツールFascinを紹介。緊急度、変更種別、マージ準備度を判定し、実際の推論はJevが担うと述べている。
