Тут нашли очень интересное применение Jev: быстро расчищать контекст ИИ-агентов. Обычно, когда история переполняется, большая модель тратит время на её пересказ. Автор fast-jev-compaction предлагает поручить Jev выбирать, какие старые вызовы инструментов и результаты уже не нужны, и удалять их, сохраняя остальное без переписывания. Один пользователь показал, как контекст Claude Code сократился с 905 тысяч до 86 тысяч токенов, по его словам, примерно за секунду 😮

https://github.com/tamaratran/fast-jev-compaction

пробуем на свой страх и риск, всё-таки это сторонний экспериментальный метод


Ещё одно практичное применение Jev - для поиска по документам: обычный поиск часто подсовывает ИИ много лишних фрагментов, а Jev может мгновенно проверить их и оставить только нужные. В итоге большая модель получает меньше мусора, экономит токены и реже путается.

И Jev теперь на openrouter👌