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: пропустіть чат і одразу отримуйте структуровані рішення з рівнями впевненості
Представляє Jev для пропуску чату та прямого виведення структурованих рішень з рівнями впевненості, а також згадує відкриті плагіни, що швидко стискають контекст і зменшують забування в довгих завданнях.
When using AI, be sure to try Jev: Skip the chat and directly output structured decisions with confidence levels. 193x faster and 445x cheaper for specific tasks; open-source plugins can quickly compress context, saying goodbye to "forgetfulness" in long tasks where performance
· 652 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.
