Jev로 코드베이스 분류기 구축
개발자가 Jev로 코드베이스 분류기를 구축하고 에이전트가 생성하는 과도하게 설계된 코드 문제를 해결할 수 있다고 언급하며 다음 테스트 대상을 묻습니다.
Codex 작업 중 GPT-6 추론 강도 동적 조정
저자는 Jev를 사용해 Codex 작업 중 GPT-6의 추론 강도를 동적으로 변경합니다. 막힐 때는 더 많이, 일상 단계에서는 덜 생각하게 하여 테스트에서 Astra 비용을 50% 절감하고 프롬프트 캐싱을 깨지 않으면서 더 빠르게 실행했습니다.
People use Jev to pick a model before a task. I made it change GPT-6's reasoning effort inside Codex DURING the task. More thinking when stuck. Less for routine steps. 50% lower Astra costs in my tests. Faster runs, without breaking prompt caching.
· 2.8천 likesOpen on X
More like this
Jev, LLM-as-a-Judge를 20–200배 빠르고 40–400배 저렴하게 구현
Jev는 어떤 모델이 AGI인지 판단하는 데 사용되었으며, 20–200배 속도와 40–400배 저렴한 비용을 제공하여 LLM-as-a-judge를 매우 빠르고 거의 무료로 만듭니다.
TypeSafe Jev와 OpenCode로 앱 테스트
Filip이 TypeSafe Jev와 OpenCode를 사용한 앱 테스트 속도를 보여주는 작은 데모를 공유했습니다.
