Створення класифікатора кодової бази з Jev
Розробник ділиться створенням класифікатора кодової бази з Jev, припускаючи, що це може вирішити проблему переускладненого коду від агентів, і запитує, що тестувати далі.
Cortex: локальний MCP-сервер скорочує час операцій з 23 с до 0,8 с
Cartwright створив Cortex — локальний MCP-сервер: Claude планує, швидкий шар виконує кліки. Те саме завдання в Mac-застосунку: 23 с → 0,8 с; одна дія ~5 с цикл Claude → 0,25 с без моделі. 24 інструменти: браузер, Mac-застосунки, пошук GitHub, безпековий шлюз. Пов'язано з @typesafeai #JEV.
Built Cortex, a local MCP server: Claude plans, a fast layer does the clicking. Same Mac-app task: computer use 23 s → Cortex 0.8 s One action: ~5 s Claude round → 0.25 s, no model 24 tools: browser, Mac apps, GitHub search, safety gate Measured on my Mac. @typesafeai #JEV
· 2 likesOpen on X
More like this
Jev забезпечує LLM-as-a-Judge у 20–200 разів швидше та у 40–400 разів дешевше
Jev використано для вибору моделі AGI, забезпечуючи у 20–200 разів більшу швидкість і у 40–400 разів меншу вартість, роблячи LLM-as-a-judge надзвичайно швидким і майже безкоштовним.
Тестування застосунків із TypeSafe Jev та OpenCode
Filip ділиться невеликим демо, що показує швидкість тестування застосунків із TypeSafe Jev та OpenCode.
