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.
Skill typesafe-ai: навчіть Codex розуміти виклики TypeSafe / Jev
Встановіть через npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai, щоб Codex розумів виклики TypeSafe / Jev і передавав логічні рішення в коді Jev, а не дозволяв Jev писати код за Codex.
分享个很火的 skill： typesafe-ai Skill 👇 安装命令：npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai 可以直接 让 Codex 理解 TypeSafe / Jev 的调用方式 它最有意思的地方，不是让 Jev 替 Codex 写代码，而是把代码里的“判断题”交给 Jev 不过注意它不是装完就会自动接管 Codex
· 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.
