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.
Jev: стек для AI-інженерів від співтворця ChatGPT
Автор тестував Jev 48 годин і написав 34-сторінковий посібник із 20 схемами робочих процесів і готовими промптами для збірки, що пояснює роботу Choice, Score і Noul.
a co-creator of ChatGPT just dropped what could power the AI engineer’s stack for 2028. it’s called Jev. i spent 48 hours trying it and wrote a 34-page guide with 20 workflow designs and copy-paste build prompts. here’s what’s inside: → how Choice, Score, and Noul work →
· 118 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.
