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-digest: інструмент MCP з відкритим кодом на основі Jev
Автор представляє jev-digest — інструмент MCP з відкритим кодом на основі Jev від TypeSafe AI. Він вибирає лише ті фрагменти, які безпосередньо відповідають на запитання, і повертає їх дослівно з джерелами. Автор повідомляє про зменшення вхідних токенів на 67% і скорочення раундів інструментів удвічі в дослідницькому агенті Codex.
Jev cut my Codex research agent's input tokens by 67% and its tool rounds in half. jev-digest is an open-source MCP tool: @typesafeai's Jev picks only the passages that answer the question and returns them verbatim, with sources. Early proof of concept: https://github.com/pr0ta9/jev-digest…
· 0 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.
