Een codebase-classificator bouwen met Jev
Een ontwikkelaar deelt het bouwen van een codebase-classificator met Jev, suggereert dat dit overgeëngineerde code van agents kan oplossen, en vraagt wat er nu getest moet worden.
Cortex: een lokale MCP-server verkort computertaken van 23 s naar 0,8 s
Cartwright bouwde Cortex, een lokale MCP-server: Claude plant, een snelle laag doet het klikken. Zelfde Mac-app-taak: 23 s → 0,8 s; één actie ~5 s Claude-ronde → 0,25 s zonder model. 24 tools: browser, Mac-apps, GitHub-zoekopdracht, veiligheidsgate. Gerelateerd aan @typesafeai #JEV.
Built Cortex, a local MCP server: Claude plans, a fast layer does the clicking. Same Mac-app task: computer use 23 s → Cortex 0.8 s One action: ~5 s Claude round → 0.25 s, no model 24 tools: browser, Mac apps, GitHub search, safety gate Measured on my Mac. @typesafeai #JEV
· 2 likesOpen on X
More like this
Jev maakt LLM-as-a-Judge 20–200x sneller en 40–400x goedkoper
Jev werd gebruikt om te bepalen welk model AGI is, met 20–200x snelheid en 40–400x lagere kosten, waardoor LLM-as-a-judge extreem snel en bijna gratis wordt.
Apps testen met TypeSafe Jev & OpenCode
Filip deelt een kleine demo die laat zien hoe snel apps testen met TypeSafe Jev en OpenCode kan zijn.
