Создание классификатора кодовой базы с помощью Jev
Разработчик делится созданием классификатора кодовой базы с помощью Jev, предполагая, что это может решить проблему переусложнённого кода от агентов, и спрашивает, что тестировать дальше.
Создание инструмента классификации ввода в стиле Jev с помощью PromptAPI
Автор создал инструмент в стиле Jev с помощью PromptAPI (GeminiNano), определяющий, какому варианту соответствует ввод, с статьёй на Qiita и демо-страницей.
話題のJevのように、入力された内容がどの選択肢に当てはまるかを判定するものをPromptAPI(GeminiNano)で作ってみた。 Qiita:https://qiita.com/ho-rai/items/4faeb79995a4ceb24087… 詳細な説明ページ:https://pawn-4-git.github.io/nano-judgement.js/… 動かしてみた動画で入力内容によって、対応の重要度の判定が変わっていくのがわかるかと思います。 ↓
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev обеспечивает LLM-as-a-Judge в 20–200 раз быстрее и в 40–400 раз дешевле
Jev использовался для выбора модели AGI, обеспечивая в 20–200 раз большую скорость и в 40–400 раз меньшую стоимость, делая LLM-as-a-judge чрезвычайно быстрым и почти бесплатным.
Тестирование приложений с TypeSafe Jev и OpenCode
Filip делится небольшим демо, показывающим скорость тестирования приложений с TypeSafe Jev и OpenCode.
