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.
Jev-GPT против вероятностных LLM: рассуждения о миграции баз данных
Автор использует Jev-GPT (на базе детерминированного движка рассуждений TypeSafe AI) для анализа подходов к миграции: двойная запись против теневых таблиц с триггерами, сравнивая с рисками сбоя вероятностных LLM.
Probabilistic LLMs fail on 1TB zero-downtime DB migrations. One hallucinated lock kills production. Posed dual-write vs trigger shadow tables to Jev-GPT (powered by @typesafeai deterministic reasoning engine). Clean trade-offs. Test it: https://jev-gpt.vercel.app #SystemDesign
· 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.
