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
Kaustav Banerjee ділиться повністю автоматизованим робочим процесом для заявки на доступ: 4 з 20 кроків передбачають рішення, які приймає Jev від TypeSafe AI, а не LLM. LLM запускається один раз, уся заявка коштує ₹0.16, а частка Jev менше 1 пайси.
Автор оновив сортування модерації ШІ в спільнотах Bitsocial з gpt-5.6-luna на gpt-6-luna. Вхід на 50% дешевший, вихід на 58% дешевший, але розумніший. Jev, як і раніше, виконує прості перевірки, а невизначені передаються grok-4.7.
Практичний приклад робочого процесу: Jev виконує недорогі рішення, а Picsart — фактичну генерацію, що дозволяє уникнути вгадування дорогих моделей на кожному кроці та створює конвеєр «спочатку рішення, потім витрати».
Використовуйте Jev для навігації до цільової сторінки, а потім дозвольте Playwright тестувати важливі частини. Практичний приклад поєднання Jev і Playwright для цілеспрямованого тестування.
Найдорожча помилка в бізнесі ШІ — змушувати потужну модель приймати кожне рішення. Фільтруйте, оцінюйте, вибирайте, маршрутизуйте: комбінуйте Jev і DeepSeek для зниження витрат.
Розробник інтегрував Jev у GitHub Actions для автоматичного визначення та генерації номерів версій (x.y.z) застосунків/сервісів на основі Issue, PR і коммітів. Стверджує, що це швидше та менш невизначено, ніж попередні LLM.
Somi демонструє прийом @awlevin: розпізнавати екран через OCR, а потім Jev від TypeSafe обирає наступний клік — $0,0002 за крок, приблизно в 155 разів дешевше за Opus 5; розбір дат потрібно писати вручну. Link
Автор протестував 6 повністю автоматизованих торгових ботів на основі моделі Jev, що охоплюють ф'ючерси та прогнозні ринки, без втручання людини і лише з подачею даних. Link
Автор досліджує, як Jev від TypeSafe AI може вписатися в реальні бізнес-процеси: робочий процес визначає дозволені дії (CAN), а Jev виносить судження (SHOULD).
Визначте вимоги до посади, завантажте резюме масово та отримайте структуровані рішення про відповідність/невідповідність, кожен висновок можна простежити до оригінального тексту резюме, завершується за секунди.
Jason Zhou показує, як налаштувати три робочі процеси з Jev + Treg менш ніж за 6 хвилин: виявлення шахрайства та перевірка реєстрацій, пошук і кваліфікація сигналів покупки, відстеження вірусного контенту. Treg знаходить дані, Jev класифікує їх, заощаджуючи 8 000 доларів на місяць.
Автор використав Jev для читання та класифікації 12 158 непрочитаних листів Gmail; Claude написав інструмент, а Codex перевірив код.