James Long, Jev로 은행 원시 데이터에서 수취인 설명 추출 테스트
James Long이 Jev를 사용해 개인 금융 도구의 가장 까다로운 문제인 은행 원시 데이터에서 수취인 설명을 생성했다. 첫 시도에서 약 95% 수준에 도달했으며 개선할 방법이 많다고 밝혔다.
TypeSafe Jev로 구축한 실시간 시장 뉴스 데스크
개발자가 Claude Code와 TypeSafe의 agent skill로 실시간 시장 뉴스 데스크를 구축했습니다. yfinance 헤드라인을 입력하면 순위가 매겨진 트레이드 아이디어가 출력되며, 회당 215개의 타입 지정 판단을 2.7초에 약 0.25센트로 처리합니다.
The whole build cost under a dollar in model calls. A live market news desk: yfinance headlines in, ranked trade ideas out. 215 typed judgments per pass, 2.7 seconds, a quarter of a cent. Claude Code + TypeSafe's agent skill. https://github.com/0xnairb/research_desk… #jev @typesafeai
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Jev로 온체인 트레이딩 봇 구축
개발자가 Jev로 매수 또는 매도를 판단하고 Monad를 통해 Kuru 온체인 주문서에서 300ms 블록마다 실제 거래를 실행합니다. Link
Jev 거래 수익을 자선단체에 기부하자는 제안
Erik Spock Gafni는 Jev 거래로 많은 수익을 얻은 사람들이 수익의 일부를 자선단체에 기부할 것을 제안한다.