สร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev
นักพัฒนแชร์การสร้างตัวจำแนกโค้ดเบสด้วย Jev โดยเสนอว่าอาจแก้ปัญหาโค้ดที่ซับซ้อนเกินไปจากเอเจนต์ และถามว่าควรทดสอบอะไรต่อไป
jev-digest: เครื่องมือ MCP โอเพนซอร์สที่ใช้ Jev
ผู้เขียนแนะนำ jev-digest ซึ่งเป็นเครื่องมือ MCP โอเพนซอร์สที่สร้างจาก Jev ของ TypeSafe AI โดยจะเลือกเฉพาะย่อหน้าที่ตอบคำถามโดยตรงและส่งคืนตามต้นฉบับพร้อมแหล่งอ้างอิง ผู้เขียนรายงานว่า token ขาเข้าลดลง 67% และรอบเครื่องมือลดลงครึ่งหนึ่งในเอเจนต์วิจัย Codex
Jev cut my Codex research agent's input tokens by 67% and its tool rounds in half. jev-digest is an open-source MCP tool: @typesafeai's Jev picks only the passages that answer the question and returns them verbatim, with sources. Early proof of concept: https://github.com/pr0ta9/jev-digest…
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev ทำให้ LLM-as-a-Judge เร็วขึ้น 20–200 เท่า และถูกลง 40–400 เท่า
Jev ถูกใช้เพื่อเลือกว่าโมเดลใดคือ AGI โดยให้ความเร็ว 20–200 เท่าและต้นทุนต่ำลง 40–400 เท่า ทำให้ LLM-as-a-judge เร็วมากและเกือบฟรี
ทดสอบแอปด้วย TypeSafe Jev และ OpenCode
Filip แชร์เดโมเล็กๆ ที่แสดงความเร็วในการทดสอบแอปด้วย TypeSafe Jev และ OpenCode
