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.
Codering agent geheugen beheren met Jev
De auteur draait Jev (ongeveer 0,3s per aanroep) op elk Claude Code-bericht om te beslissen wat te onthouden, en slaat belangrijke beslissingen en bugs op in JEVMEM.md. Dit is efficiënter dan een LLM (ongeveer 3s).
A 10th: deciding what a coding agent should remember. I run Jev on every Claude Code message (decision? bug? replaces an older one?) and save the keepers to JEVMEM.md in the repo. At 0.3s a call that's cheap enough for every message. An LLM would add about 3s each.
· 0 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.
