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.
Динамічне регулювання зусиль міркування GPT-6 за допомогою Jev знижує витрати Astra на 50%
Хтось використав Jev для налаштування зусиль міркування GPT-6 посеред завдання в Codex: більше роздумів при застряганні, менше для рутинних кроків, що знизило витрати Astra на 50% без порушення кешу промптів.
Someone used Jev to adjust GPT-6's reasoning effort inside Codex mid-task, more thinking when stuck and less for routine steps, cutting Astra costs by 50% without breaking prompt caching.
· 35 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.
