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Apresentando o typesafe/jev-router: um roteador de modelos atento ao cache, movido pelo Jev e pela @typesafeai. O Jev Router escolhe o melhor modelo e nível de raciocínio para cada requisição, equilibrando qualidade, velocidade e custo. Veja como funciona 👇🏻
A classificação de texto no MotherDuck ficou ~50x mais rápida a ~1% do custo. prompt_jev() é uma função SQL movida pelo Jev, o novo modelo System One da TypeSafe. 100 mil linhas: 40 s, US$ 0,50, precisão de LLM de ponta. O LLM levou 32 min e US$ 37. Continue lendo:
Análise de sentimento em tempo real com Jev e ElevenLabs. Cada frase ganha a cor da emoção que carrega enquanto a pessoa ainda fala. Seis medidores à direita acompanham o clima da ligação.
O setor de serviços de contabilidade morreu. Neste fim de semana construí uma solução melhor com o Jev da @typesafeai. Dei a ele 34 meses de trabalho pelos quais um escritório cobrou mais de US$ 20.000. O Jev fez melhor em 20 segundos, por apenas US$ 0,32 🤯
🎇 Fiz uma pequena extensão do Chrome: um painel lateral que opera as ferramentas WebMCP de qualquer site com o Jev! A cada tecla ele escolhe a ferramenta certa da página, preenche os argumentos e diz o quanto tem certeza. Aqui fazendo compras de mercado:
fiz um linter de escrita em tempo real com o Jev 📝 escreva regras como “marque tudo que pareça post do LinkedIn”, impressora de recibos inclusa 🖨️ (com áudio)
Fiz um coach de apresentações em tempo real com o Jev. Ele escuta enquanto você apresenta, acompanha seus slides e notas e registra o que ainda falta dizer.
Apresentando o jevgrep: uma CLI de agente de pesquisa movida pelo Jev da @typesafeai que reduz em 40% o custo do seu agente de código (verificado no SWE-bench). Use o skill embutido para que seu agente saiba usar o jg para coletar contexto.
Detecção de golpes em tempo real com Jev e ElevenLabs. O ElevenLabs transcreve quem liga enquanto fala, e o Jev calcula o risco total de golpe e detecta sinais de alerta comuns. Cada requisição voltou em ~180 ms, e as 11 custaram US$ 0,00043.
A versão mais recente da @ASIMOV_Platform traz um filtro de saída `--jev=NOUL` embutido, permitindo que harnesses de agentes como o Hermes deleguem ao Jev, um modelo System One, decisões simples de pós-processamento em linguagem natural. Olha só, transformando minha rede do LinkedIn em JSON-LD numa boa
achei o use case perfeito para @typesafeai Jev: compactação instantânea em 2026, por que compactação ainda é um prompt de summarization? Jev pode deixar instantâneo scorando cada tool call e dropando o que é irrelevante
Breaking: Browser Use + Jev = Ultrafast ⚡ Achar voos levou 7s e custou só $0.0039 🤯 > novo action space a cada step > DOM state space > fallback de LLM pequeno para digitar (este vídeo está em 1x speed btw) Construí um tiny open source browser agent. experimente abaixo ↓
Construí um trading bot com Jev! Jev decide se deve "buy" or "sell", given the price feed of an asset pair, and executes real trades. Usa Monad para colocar as orders no on-chain order book da Kuru em cada 300ms block. Demo link →
Jev é WILD para auditoria SEO 🤯 em 45.1 segundos leu todas as 586 páginas do meu site e reconstruiu o mapa de links internos. 584 links colocados, 139 páginas que recusou linkar porque nada encaixava de verdade. custo total $0.21. Claude Opus 5, as mesmas 586 páginas, o mesmo relógio, passou por 21 delas e