THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Lançamentos, explicações, demos e projetos da comunidade sobre TypeSafe Jev, organizados por tema. Cada item aponta para sua fonte no X.
Seleção curada · Não exaustiva · Atualização manual
01 / EXPLORE
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Um desenvolvedor compartilha um protótipo que combina Swift/SwiftUI, motor Chromium, Apple Intelligence e TypeSafe Jev, destacando que não é um navegador de IA, mas integra recursos de IA para melhorar a experiência.
Uso do Jev para classificar PRs abertos dentro de um fluxo de trabalho Langdock.
Um desenvolvedor diz que finalmente pode construir o app dos sonhos com Jev.
Marcel Pociot compartilha uma ideia de melhoria de qualidade de projeto: usar Jev para asserções semânticas em testes.
Wes Bos compartilha exemplos de UI dinâmica a partir de um design system existente com Jev, elogiando o uso de Jev em várias etapas.
Um desenvolvedor compartilha a implantação de código Jev em produção, usado em vários locais de um novo recurso, incluindo verificar se uma lição merece um sandbox de prática.
Ronald te Brake compartilha um experimento com Jev para classificação semântica de testes: com diff de +1.394/-39, 852 arquivos avaliados, apenas 17 selecionados, custo de entrada Jev ~$0,41, 98% menos testes.
Ao discutir a ferramenta flaker de mizchi, o autor questiona se modelos tipo Jev poderiam selecionar e executar testes de forma inteligente. Link
Um desenvolvedor compartilha o uso do TypeSafe Jev para classificar rapidamente tipos de nós em uma UX baseada em grafos, adicionando animações por tipo sem aumentar latência ou custo.
Claire Vo compartilha o uso do modelo Jev da TypeSafe AI para agrupar ~1.750 PRs, com 17.364 pares julgados como agrupados, depois temas rotulados pelo Gemini Flash light, tudo por 9 centavos via Vercel AI gateway.
Um desenvolvedor compartilha o progresso da exploração da aplicabilidade do Jev em um app em desenvolvimento, com as tags Jev, TypeSafe e TypeSafeAI.
Esta publicação compartilha um caso real de comercialização do Jev: análise de 3 milhões de eventos de replay, captura de cliques de irritação e erros JS, envio de 213 PRs de correção e integração no pipeline de desenvolvimento para resolver as dores da equipe de P&D.