Jev ile kod tabanı sınıflandırıcısı oluşturma
Bir geliştirici Jev ile kod tabanı sınıflandırıcısı oluşturduğunu paylaşıyor, ajanların ürettiği aşırı mühendislik kodunu çözebileceğini öne sürüyor ve sırada neyin test edileceğini soruyor.
Jev ile Kodlama Ajanı Belleğini Yönetme
Yazar, her Claude Code mesajında Jev'i (çağrı başına yaklaşık 0,3 sn) çalıştırarak neyi hatırlayacağına karar veriyor ve önemli kararları ile hataları JEVMEM.md dosyasına kaydediyor. Bu, LLM kullanmaktan (yaklaşık 3 sn) daha verimlidir.
A 10th: deciding what a coding agent should remember. I run Jev on every Claude Code message (decision? bug? replaces an older one?) and save the keepers to JEVMEM.md in the repo. At 0.3s a call that's cheap enough for every message. An LLM would add about 3s each.
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev, LLM-as-a-Judge'ı 20–200x hız ve 40–400x daha düşük maliyetle mümkün kılıyor
Jev, hangi modelin AGI olduğunu seçmek için kullanıldı; 20–200x hız ve 40–400x daha düşük maliyet sunarak LLM-as-a-judge'ı son derece hızlı ve neredeyse ücretsiz hale getiriyor.
TypeSafe Jev ve OpenCode ile uygulama testi
Filip, TypeSafe Jev ve OpenCode ile uygulama testinin ne kadar hızlı olduğunu gösteren küçük bir demo paylaştı.
