TGViewer
Инжиниринг Данных Инжиниринг Данных @rockyourdata · 23.7K subscribers
Post #6132 842
Вы уже слышали про новую фронтир-модель Jev?

Чтобы лучше понять, для чего она нужна и как её использовать, можете посмотреть видео Jev will 10x your Claude Code.

Мне понравилось, как автор ссылается на книгу "Думай медленно, решай быстро" Даниэля Канемана.

Jev — это система 1, она максимально быстро выдаёт ответ, но ответ простой: не текст, а типизированное решение (choice, score или noul/вероятность), выбранное из заранее заданных вами вариантов, с калиброванной вероятностью уверенности.

Она не рассуждает пошагово и не пишет объяснений — просто мгновенно "судит" ситуацию, как человек делает быструю интуитивную оценку

Система 2 — это традиционные модели, такие как Claude и ChatGPT.

Они рассуждают токен за токеном, могут писать код, объяснения, вести диалог, но делают это медленнее и дороже.


Если вы уже работали с моделями Claude, то принцип использования Jev будет понятен: модель очень крутая и недорогая, и она может сильно улучшить бизнес-приложения там, где нужны быстрые типовые решения, а не генерация текста.

Из видео и связанных материалов можно выделить такие use cases:

Компактификация контекста в Claude Code — Jev оценивает вывод инструментов (Bash, Read, Grep и т.д.) на релевантность текущей задаче и решает, что оставить, а что сжать/удалить перед отправкой в основную модель, экономя контекстное окно;

Роутинг моделей и уровня "мышления" — Jev определяет сложность задачи и выбирает, какую модель (или режим reasoning) использовать для конкретного запроса в Claude Code / Codex, снижая расходы (сообщается о снижении затрат примерно на 60% в одном из проектов)

Ревью кода — многоэтапный ревьюер, где Jev оценивает корректность, безопасность, надёжность, совместимость и риск тестов, назначает уровень серьёзности и предлагает ревьюера — без использования генеративной модели;

Защита агентов (guard) — Jev выступает в роли фильтра против prompt injection и опасных действий для Claude Code, Codex, Pi и других агентов

Быстрый супервизор — Jev управляет более медленными кодинг-агентами (например, Codex), принимая решения по тикетам, спецификациям и багрепортам;

Веб-агенты и браузерная автоматизация — например, агент для поиска авиабилетов, где Jev быстро решает, на какую кнопку нажать и куда перейти дальше;

Real-time приложения — благодаря задержке около 150 мс, решения Jev можно встраивать в игры (в одной из демонстраций Jev в реальном времени играет в Doom);

Map-Reduce поверх больших данных — благодаря низкой стоимости можно классифицировать огромные объёмы данных, искать релевантную информацию в больших корпусах или извлекать признаки для предсказаний.


Jev не бесплатный. Я к себе еще не добавил, так как у меня нет проблем с токсинами Claude. Но очень интересно, если качество возрастет, и я склоняюсь его добавить для факт-чекинга и для code review.

Пробовали уже?
More from @rockyourdata
  1. Sep 26, 2026И еще одно видео по теме Jev CEO: I made ChatGPT, now I'm building what's next, оно датиро…
  2. Sep 25, 2026Как понять, что агенты в команде реально заработали Эффект от AI-агента распределен по сот…
  3. Sep 24, 2026Наконец-то могу сказать, что накопленная дата имеет ценность. За 3 года (вот время летит-т…
  4. Sep 24, 2026AI конечно уже не тот; У нас накопилось много ценной информации в Discord про лучшие практ…
  5. Sep 24, 2026Стоимость data stack растёт на границах между его компонентами Когда загрузка, хранение, о…
  6. Sep 24, 2026На LinkediIn есть небольшой бесплатный курс (временно) - Build with AI: SQL AI Agents in P…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →