Мы привыкли, что нейросеть должна вести диалог, рассуждать и выдавать длинный ответ.
Но внутри программы часто нужен не текст, а одно конкретное решение: пропустить, отклонить, уточнить или отправить человеку.
В недавнем посте рассказывали подробно о Jev.
Вы просили ролик — мы его сделали.
В сегодняшнем видео разбираем Jev от TypeSafe — модель для быстрых структурированных решений.
Подключаем её через Claude Code и собираем локальное приложение, которое проверяет техническое задание по пяти критериям.
В видео показываем:
🟠 Чем Jev отличается от привычных чат-моделей и какие ответы возвращает
🟠 Как установить официальный TypeSafe skill и поручить Claude Code сборку приложения
🟠 Как безопасно подключить API-ключ через локальную форму, не отправляя его в чат
🟠 Как Jev оценивает результат, объём, ограничения, срок и условия приёмки
🟠 Проверку трёх разных ТЗ: заметит ли модель разницу между общими пожеланиями и конкретными требованиями
Главный вопрос: может ли ИИ, который не пишет объяснений и не поддерживает диалог, принимать решения, достаточно полезные для реального приложения?
Что понадобится:
▶️ Аккаунт TypeSafe и API-ключ Jev
▶️ Python и браузер для запуска локального демо
Ссылка на видео:
https://youtu.be/e_vs-L08kCQ
https://youtu.be/e_vs-L08kCQ
https://youtu.be/e_vs-L08kCQ
Полезные ссылки:
▶️Проект из ролика на Github
▶️Claude Code
▶️TypeSafe - Jev API
В комментариях промпты для Claude Code, инструкции, тестовые тексты и материалы для повторения эксперимента.
Подписывайтесь на наш YouTube-канал — на нём будет ещё больше практических разборов.
✊ Paragon 🧑💻 Чат 📷 YouTube