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 перед Codex/Claude Code для фільтрації кандидатів пам'яті
Автор ставить Jev перед Codex/Claude Code, скорочуючи кандидатів пам'яті з максимум 8 до 3 — на 62,5 %, стверджуючи, що фільтрація на вході ефективніша, ніж зростання контексту.
AIにもっと読ませる、ではなく「読ませない」を設計してみた。 JevをCodex／Claude Codeの手前に置き、記憶候補を最大8件→3件へ。候補件数では62.5%削減。 コンテキストが増え続けるなら、入口で選別する方が効く。
· 1 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.
