Rafal Wilinski ділиться досвідом використання Jev від TypeSafe AI для створення масово паралельного браузерного набору змагальних тестів, що намагається зламати кожен реліз, за мінімальних витрат.
thanks to @typesafeai's Jev we now have massively parallel browser-based adversarial testing suite that tries to break each release. and it costs pennies.
LLM зберігає пам'ять і контекст, використовує agent-desktop для знімків і надсилає їх до Jev, який вибирає потрібний елемент для дії, прискорюючи Computer Use з підтримкою Cursor і headless-режиму.
Riley Brown ділиться, що Jev від TypeSafe AI класифікував 500 листів за секунди лише за 3,5 цента, демонструючи швидку та недорогу класифікацію пошти.
Повне пояснювальне відео про Jev — ШІ, який не пише текст, а визначає, до якого відділу спрямувати запити та наскільки вони термінові.
