Budowanie klasyfikatora bazy kodu z Jev
Deweloper dzieli się budową klasyfikatora bazy kodu z Jev, sugerując, że może rozwiązać problem przekombinowanego kodu od agentów, i pyta, co testować dalej.
Sugestia umiejętności Jev optymalizuje wstrzykiwanie kontekstu dla Claude Code
Post zauważa, że Sugestia umiejętności Jev unika ładowania każdej umiejętności do kontekstu; zamiast tego Jev decyduje, która jest istotna, i wstrzykuje tylko tę, poprawiając higienę kontekstu, redukując bałagan i potencjalnie zwiększając wydajność przepływów pracy agentów.
Jev Skill Suggestion for Claude Code is a smart idea. Instead of loading every skill into context, Jev decides which one is actually relevant and injects only that. My takeaway: better context hygiene, less clutter, and potentially more efficient agent workflows. @typesafeai
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev umożliwia LLM-as-a-Judge 20–200x szybciej i 40–400x taniej
Jev został użyty do wyboru, który model jest AGI, oferując 20–200x większą szybkość i 40–400x niższy koszt, czyniąc LLM-as-a-judge niezwykle szybkim i niemal darmowym.
Testowanie aplikacji z TypeSafe Jev i OpenCode
Filip dzieli się małym demo pokazującym szybkość testowania aplikacji z TypeSafe Jev i OpenCode.
