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.
Модель принятия решений перед shell: ИИ, который знает, когда не знает
Прежде чем ИИ-агент выполнит необратимые команды вроде rm -rf, модель принятия решений оценивает уверенность; низкая уверенность останавливает и требует одобрения человека, чтобы не стереть продакшен.
AI coding agent: "rm -rf $TARGET/" $TARGET = unset. One command can erase production. Instead, put a decision model before the shell. "irreversible: 0.33 confidence" Low confidence → STOP → human approval. The safety feature? AI that knows when it doesn’t know. #jev
· 2 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.
