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 интегрируется в любое приложение для фонового интеллекта
Разработчик Крис Николас говорит, что Jev подходит почти для любого приложения, позволяя добавлять интеллектуальные функции в фоновом режиме, такие как кнопки автозаполнения, без создания вокруг чата, обеспечивая лучший UX, чем медленные LLM.
I love that Jev can fit into basically any app. You don't need to build everything around a chat, you can just integrate intelligent features into the background, like these auto-fill buttons. Much better UX than with slow LLMs. Feels like the missing piece!
· 732 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.
