Експеримент з ШІ-браузером на Swift і Jev
Розробник представляє прототип, що поєднує Swift/SwiftUI, рушій Chromium, Apple Intelligence і TypeSafe Jev, зазначаючи, що це не ШІ-браузер, а інтеграція ШІ-функцій для покращення досвіду.
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Новини запусків, пояснення, демо та проєкти спільноти навколо TypeSafe Jev, впорядковані за темами. Кожен запис веде до джерела в X.
Редакційна добірка · Не повний список · Ручне оновлення
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
Розробник представляє прототип, що поєднує Swift/SwiftUI, рушій Chromium, Apple Intelligence і TypeSafe Jev, зазначаючи, що це не ШІ-браузер, а інтеграція ШІ-функцій для покращення досвіду.
Використання Jev для класифікації відкритих PR у робочому процесі Langdock.
Розробник каже, що нарешті може створити заповітний додаток із Jev.
Marcel Pociot ділиться ідеєю покращення якості проєкту: використовувати Jev для семантичних тестових тверджень.
Wes Bos ділиться прикладами динамічного UI з наявної дизайн-системи за допомогою Jev, схвалюючи багатокрокове використання Jev.
Розробник ділиться розгортанням коду Jev у продакшені, використаного в кількох місцях нової функції, зокрема для перевірки, чи заслуговує урок на практичну пісочницю.
Ronald te Brake ділиться експериментом із Jev для семантичного ранжування тестів: при diff +1394/-39 оцінено 852 тестові файли, обрано лише 17, вартість введення Jev ~$0,41, на 98% менше тестів.
Обговорюючи інструмент flaker від mizchi, автор запитує, чи можуть Jev-подібні моделі розумно відбирати й запускати тести. Link
Розробник ділиться досвідом використання TypeSafe Jev для швидкої класифікації типів вузлів у графовому UX, що дозволило додати анімації за типами без зростання затримки чи витрат.
Claire Vo ділиться використанням моделі Jev від TypeSafe AI для групування ~1750 PR, 17 364 пари визнано згрупованими, потім теми позначено Gemini Flash light, усе за 9 центів через Vercel AI gateway.
Розробник ділиться прогресом дослідження сфер застосування Jev у застосунку, що розробляється, з тегами Jev, TypeSafe і TypeSafeAI.
Цей допис ділиться реальним кейсом комерціалізації Jev: аналіз 3 млн подій відтворення, виявлення дратівливих кліків і JS-помилок, подання 213 виправних PR та вбудовування в процес розробки для вирішення проблем команди R&D.