Ваш агент платить за генерацію тексту там, де йому потрібна відповідь «так» або «ні». Таке рішення можна віддати моделі, яка тексту не генерує взагалі.
15 вересня TypeSafe AI відкрила ранній доступ до Jev. Засновник - Diogo Almeida, який в OpenAI працював над методами, що лягли в основу ChatGPT. Jev - перша модель класу, який вони називають System One: неструктурований стан на вході, типізовані рішення з імовірностями на виході.
У Jev немає генерації рядків. Натомість:
⏺ відповідь завжди відповідає схемі, заданій наперед - помилок типів немає за побудовою;
⏺ кожна відповідь іде з каліброваною імовірністю: вища впевненість - вища точність;
⏺ усі відповіді рахуються паралельно одним запитом, а не токен за токеном.
Відповідь: "noul": 0.999.
Типи питань: choice - вибір із варіантів, до 255; score - оцінка за шкалою; noul - так чи ні.
Цифри, які можна перевірити самому: 70-500 мс на відповідь, вхід $0.042 за мільйон токенів, вихід безкоштовний. Вхід у LLM коштує від $0.20 до $10 за мільйон.
Цифри із застереженнями від самої TypeSafe: 193.6x швидше і 444.6x дешевше - це їхні workflow-evals. Складала їх власна команда, еталон - середнє GPT-6 Astra і Fable 5.1, і за їхніми ж словами це верхня межа реального виграшу. Що ціна не субсидована, вони теж довести не можуть і пишуть про це прямо.
Де Jev стає в циклі агента: роутинг між дешевою і сильною моделлю і гейт на ризиковані виклики інструментів. Для обох сценаріїв у LangChain уже є експериментальні middleware.
Jev не замінює LLM. Генеративна модель лишається на відкритих задачах, класифікатор бере рішення всередині циклу.
Скільки викликів моделі у вашому агенті насправді потребують генерації тексту?
👀 - ніколи не рахував
🔥 - вже маю класифікатор у циклі
#agents #Jev
15 вересня TypeSafe AI відкрила ранній доступ до Jev. Засновник - Diogo Almeida, який в OpenAI працював над методами, що лягли в основу ChatGPT. Jev - перша модель класу, який вони називають System One: неструктурований стан на вході, типізовані рішення з імовірностями на виході.
У Jev немає генерації рядків. Натомість:
{
"model": "jev-latest",
"state": "Третій день не можу підключити Stripe, втрачаю продажі.",
"questions": {
"is_urgent": {"type": "noul", "instructions": "Повідомлення термінове"}
}
}Відповідь: "noul": 0.999.
Типи питань: choice - вибір із варіантів, до 255; score - оцінка за шкалою; noul - так чи ні.
Цифри, які можна перевірити самому: 70-500 мс на відповідь, вхід $0.042 за мільйон токенів, вихід безкоштовний. Вхід у LLM коштує від $0.20 до $10 за мільйон.
Цифри із застереженнями від самої TypeSafe: 193.6x швидше і 444.6x дешевше - це їхні workflow-evals. Складала їх власна команда, еталон - середнє GPT-6 Astra і Fable 5.1, і за їхніми ж словами це верхня межа реального виграшу. Що ціна не субсидована, вони теж довести не можуть і пишуть про це прямо.
Де Jev стає в циклі агента: роутинг між дешевою і сильною моделлю і гейт на ризиковані виклики інструментів. Для обох сценаріїв у LangChain уже є експериментальні middleware.
Jev не замінює LLM. Генеративна модель лишається на відкритих задачах, класифікатор бере рішення всередині циклу.
Скільки викликів моделі у вашому агенті насправді потребують генерації тексту?
👀 - ніколи не рахував
🔥 - вже маю класифікатор у циклі
#agents #Jev
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥4👀3
Нова модель Jev від TypeSafe AI стала однією з найпомітніших новинок останнього тижня 🆕
Якщо вам також цікаво, що стоїть за цим хайпом і на що насправді здатен Jev, - у @devshive вийшов ґрунтовний розбір із практичними прикладами.
У відео - як працює Jev, які задачі може вирішувати, наочний приклад із чатботом і порівняння вартості з LLM. Плюс відповідь на головне питання: чи справді це «вбивця LLM» і де такий підхід має сенс.
Коротко й по суті. Раджу подивитися👀
🎬 https://www.youtube.com/watch?v=Q-1Gf4E5olo
🚀 https://t.me/devshive/266
Якщо вам також цікаво, що стоїть за цим хайпом і на що насправді здатен Jev, - у @devshive вийшов ґрунтовний розбір із практичними прикладами.
У відео - як працює Jev, які задачі може вирішувати, наочний приклад із чатботом і порівняння вартості з LLM. Плюс відповідь на головне питання: чи справді це «вбивця LLM» і де такий підхід має сенс.
Коротко й по суті. Раджу подивитися
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Jev — вбивця LLM чи черговий AI-хайп?
TypeSafe AI представила Jev — і знову заговорили про революцію у світі АІ. Але чи справді це «вбивця LLM» чи черговий хайп?
У відео розбираємо, що таке Jev, чим він відрізняється від LLM і які проблеми вирішує. Покажу приклад на простому AI ChatBot, порівняємо…
У відео розбираємо, що таке Jev, чим він відрізняється від LLM і які проблеми вирішує. Покажу приклад на простому AI ChatBot, порівняємо…
1👍6👏2❤1🔥1
Найнебезпечніша фраза від AI-агента: «Готово, тести проходять».
Мій агент пише її щодня. Звіт читається за секунду. Звірка з кодом — довго. Або ніколи.
Розбіжність зазвичай знаходять пізніше — на рев’ю, у проді або через тиждень. Коли вже і дорого, і боляче😁
🆕 Тому я створив ololo — хакатони в реальному часі для тебе і твого AI-агента.
✅ Агент розв’язує задачу на твоїй машині.
✅ Незалежні AI-судді читають код і пояснюють, що не зійшлося і чому.
Друзі, приєднуйтесь!
📎 ololo.dev
Мій агент пише її щодня. Звіт читається за секунду. Звірка з кодом — довго. Або ніколи.
Розбіжність зазвичай знаходять пізніше — на рев’ю, у проді або через тиждень. Коли вже і дорого, і боляче😁
Друзі, приєднуйтесь!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ololo.dev
ololo.dev — real-time hackathons with AI agents
ololo.dev runs real-time hackathons for developers and their AI agents. Race hands-on challenges in short live sessions — live scoreboard, AI judges that read how you built it and say exactly what's wrong. Bring Claude Code, Codex, or your own agent.
🔥4❤2👍2👏2
Подивись, як AI-судді розбирають код агента👆
Це тестова гра нашої команди в ololo.
Навіщо це тобі:
— Ти бачиш не звіт агента, а те, що він насправді написав. Судді читають код і пояснюють, що не зійшлося і чому.
— Після кожної гри маєш розбір: що було слабким і за що можна було взяти більше очок. Це рев’ю не лише коду, а й того, як ти працюєш з агентом.
— Можна дати суддям свій проєкт. Опиши, що хочеш зробити, — ololo складе з цього задачі, а судді перевірять кожну.
— Граєш зі своїм агентом: Claude Code, Codex, Gemini, opencode, aider. Перша гра безкоштовна.
Відкрий гру з відео — без акаунта. Там рахунок гравців і всі вердикти суддів: що саме вони знайшли в коді.
https://ololo.dev/s/4ENXFY
Це тестова гра нашої команди в ololo.
Навіщо це тобі:
— Ти бачиш не звіт агента, а те, що він насправді написав. Судді читають код і пояснюють, що не зійшлося і чому.
— Після кожної гри маєш розбір: що було слабким і за що можна було взяти більше очок. Це рев’ю не лише коду, а й того, як ти працюєш з агентом.
— Можна дати суддям свій проєкт. Опиши, що хочеш зробити, — ololo складе з цього задачі, а судді перевірять кожну.
— Граєш зі своїм агентом: Claude Code, Codex, Gemini, opencode, aider. Перша гра безкоштовна.
Відкрий гру з відео — без акаунта. Там рахунок гравців і всі вердикти суддів: що саме вони знайшли в коді.
https://ololo.dev/s/4ENXFY
ololo.dev
Results: 4ENXFY · Weather Widget — ololo.dev
Final results of a Weather Widget game on ololo.dev — scores, judge verdicts and the full report.
❤6👍5🔥3
GitSpawn і Plugin4Shell — дві вересневі вразливості в кодинг-агентах. Обидві запускають чужий код на твоїй машині. Ось як закритися за 5 хвилин.
GitSpawn
Проект приходить файлами разом із папкою .git — архівом, через спільний диск чи флешку. У .git/config прописано core.fsmonitor: це налаштування запускає програму. Агент робить git status, щоб зібрати контекст, і програма стартує поза пісочницею — ще до запиту на довіру до папки.
Виправлено: Claude Code 2.1.179, Codex 0.146.0.
Не виправлено: GitHub Copilot. Gemini CLI більше не оновлюється.
Plugin4Shell
Агент ставить плагін, закріплений на коміті, через git checkout і не перевіряє результат. Атакер створює гілку з назвою, як хеш коміту, і git бере гілку. Під час автооновлення приїжджає чужий код.
Виправлено: Claude Code 2.1.179, Codex 0.146.0.
Не виправлено: GitHub Copilot. Gemini CLI більше не оновлюється.
Що зробити:
1. Оновити агента:
claude --version
codex --version
2. Перед тим як відкрити агентом папку, яку тобі передали файлами:
cat .git/config
Будь-який ключ, що називає програму, може її запустити.
3. Перевіряти скіли до встановлення — NVIDIA SkillSpector, 69 патернів у 17 категоріях: prompt injection, витоки даних, supply chain.
uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git
skillspector scan ./my-skill/
Деталі:
manifold.security/blog/ai-coding-agents-git-hijack
air.security/blog-posts/plugin4shell
GitSpawn
Проект приходить файлами разом із папкою .git — архівом, через спільний диск чи флешку. У .git/config прописано core.fsmonitor: це налаштування запускає програму. Агент робить git status, щоб зібрати контекст, і програма стартує поза пісочницею — ще до запиту на довіру до папки.
Виправлено: Claude Code 2.1.179, Codex 0.146.0.
Не виправлено: GitHub Copilot. Gemini CLI більше не оновлюється.
Plugin4Shell
Агент ставить плагін, закріплений на коміті, через git checkout і не перевіряє результат. Атакер створює гілку з назвою, як хеш коміту, і git бере гілку. Під час автооновлення приїжджає чужий код.
Виправлено: Claude Code 2.1.179, Codex 0.146.0.
Не виправлено: GitHub Copilot. Gemini CLI більше не оновлюється.
Що зробити:
1. Оновити агента:
claude --version
codex --version
2. Перед тим як відкрити агентом папку, яку тобі передали файлами:
cat .git/config
Будь-який ключ, що називає програму, може її запустити.
3. Перевіряти скіли до встановлення — NVIDIA SkillSpector, 69 патернів у 17 категоріях: prompt injection, витоки даних, supply chain.
uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git
skillspector scan ./my-skill/
Деталі:
manifold.security/blog/ai-coding-agents-git-hijack
air.security/blog-posts/plugin4shell
👍7🔥2👏2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Хочеш зрозуміти, що робить твій агент між промптом і «готово»? Збери його сам.
В ololo є гра Handmade Claude Code: твій агент з нуля будує кодинг-агента. 7 частин, 63 задачі, на час.
❌ Агент ходить по колу і палить токени, а ти не розумієш чому.
✅ Будуєш його цикл сам: розмова → інструменти → результат → знову. Після цього бачиш, де він застрягає.
❌ Код від агента ніхто толком не перевіряє.
✅ AI-судді розбирають і код, і те, як ти вів агента: де втратив бали і що змінити в промптах.
❌ Туторіали про агентів закінчуються на «hello world».
✅ У кінці лишається робочий консольний агент у твоєму репозиторії, будь-якою мовою.
Ще в категорії Reinvent the Wheel — Handmade ChatGPT і Handmade find.
Граєш зі своїм агентом, перша гра безкоштовна.
ololo.dev
В ololo є гра Handmade Claude Code: твій агент з нуля будує кодинг-агента. 7 частин, 63 задачі, на час.
❌ Агент ходить по колу і палить токени, а ти не розумієш чому.
✅ Будуєш його цикл сам: розмова → інструменти → результат → знову. Після цього бачиш, де він застрягає.
❌ Код від агента ніхто толком не перевіряє.
✅ AI-судді розбирають і код, і те, як ти вів агента: де втратив бали і що змінити в промптах.
❌ Туторіали про агентів закінчуються на «hello world».
✅ У кінці лишається робочий консольний агент у твоєму репозиторії, будь-якою мовою.
Ще в категорії Reinvent the Wheel — Handmade ChatGPT і Handmade find.
Граєш зі своїм агентом, перша гра безкоштовна.
ololo.dev
🔥4❤2👍2
Вийшла стаття на DOU: як виміряти рефакторинг AI-агента на кодовій базі у 200 000 рядків.
Піддослідний — Open WebUI: 209 500 рядків TypeScript, Svelte і Python. Один агент, одна сесія, 12 комітів. Промпт вимагав чотирьох речей: рефакторинг за скілом codebase-refactoring, прогнати jscpd, описати результат, задокументувати перебіг. Це була вся інструкція.
Що вийшло:
— health score: 50 (D) → 61 (C)
— 359 однакових реалізацій API-запиту → одна функція apiRequest()
— дублювання в TypeScript: 20,5% → 6,3%
— ~10 000 рядків зникли з кодової бази
Але найцікавіше не цифри. Агент зупинився сам: middleware на 6 388 рядків без інтеграційних тестів він не чіпав, бо далі безпечність змін нічим було підтвердити. Складність лишилась майже на місці — 37 → 38. Шкала, яка може лише зростати, бреше. Тут видно, де метод упирається в межі.
Висновок: «зроби код чистішим» — не інструкція, бо в ній немає міри. Вимірювана ціль плюс перевірка після кожного кроку — і рефакторинг перестає бути суб'єктивним прибиранням.
Повний розбір, таблиця по кожному коміту і як запустити це в себе — у статті: https://dou.ua/forums/topic/62369/?from=slider
Є що заперечити щодо методу — пишіть у коментарі на DOU, це цінніше за лайк.
Піддослідний — Open WebUI: 209 500 рядків TypeScript, Svelte і Python. Один агент, одна сесія, 12 комітів. Промпт вимагав чотирьох речей: рефакторинг за скілом codebase-refactoring, прогнати jscpd, описати результат, задокументувати перебіг. Це була вся інструкція.
Що вийшло:
— health score: 50 (D) → 61 (C)
— 359 однакових реалізацій API-запиту → одна функція apiRequest()
— дублювання в TypeScript: 20,5% → 6,3%
— ~10 000 рядків зникли з кодової бази
Але найцікавіше не цифри. Агент зупинився сам: middleware на 6 388 рядків без інтеграційних тестів він не чіпав, бо далі безпечність змін нічим було підтвердити. Складність лишилась майже на місці — 37 → 38. Шкала, яка може лише зростати, бреше. Тут видно, де метод упирається в межі.
Висновок: «зроби код чистішим» — не інструкція, бо в ній немає міри. Вимірювана ціль плюс перевірка після кожного кроку — і рефакторинг перестає бути суб'єктивним прибиранням.
Повний розбір, таблиця по кожному коміту і як запустити це в себе — у статті: https://dou.ua/forums/topic/62369/?from=slider
Є що заперечити щодо методу — пишіть у коментарі на DOU, це цінніше за лайк.
🔥5❤3👍3
📌 Карта каналу: з чого почати
«Код став чистішим» — це думка. Цифра — доказ. Цей канал про докази: заміри до/після, розбори агентних інструментів, ціна коду в токенах і open-source зсередини. Без хайпу. Нові цифри з'являються тут раніше, ніж стають статтями.
🔖 Вимірювання та ціна коду
⏺ Token Economics: 4 мільйони токенів на одну задачу і що таке token debt
⏺ TypeScript коштує на 31% більше токенів, ніж JavaScript
⏺ Швидкість тулчейну — тепер фактор вибору стеку для агентів
🔖 Агентні інструменти
⏺ Навіщо Agent Skills, якщо є MCP
⏺ MCP — USB-C для агентів, і як я зробив MCP-сервер для jscpd
⏺ Карта з 12 треків: що вчити, щоб зайти в AI-розробку на JS/TS (PDF)
🔖 Методики: spec-driven і рефакторинг
⏺ Як виміряти рефакторинг AI-агента на 200 000 рядків
⏺ Vibe coding vs SDD: різниця в тому, хто головний
⏺ 16 spec-driven фреймворків і одна спільна сліпа пляма
🔖 Open-source кухня
⏺ jscpd: 2 000 000 завантажень на тиждень і Rust-ядро у 50 разів швидше
⏺ Чому Microsoft портували TypeScript на Go — і чим моє переписування jscpd на Rust відрізнялося
⏺ Claude for Open Source: Claude Max безкоштовно на 6 місяців для мейнтейнерів
🔖 JS/TS в AI-розробці
⏺ TypeScript стає мовою агентних фреймворків: Mastra
⏺ eve від Vercel — «Next.js для агентів»
⏺ Genkit — AI-фреймворк Google у проді Firebase
🔖 50 безкоштовних AI-курсів — повна карта серії
Питання, заперечення, власні заміри — у коментарях або напряму @andrey_pk. Знайшли тут корисне — 🔥
«Код став чистішим» — це думка. Цифра — доказ. Цей канал про докази: заміри до/після, розбори агентних інструментів, ціна коду в токенах і open-source зсередини. Без хайпу. Нові цифри з'являються тут раніше, ніж стають статтями.
🔖 Вимірювання та ціна коду
🔖 Агентні інструменти
🔖 Методики: spec-driven і рефакторинг
🔖 Open-source кухня
🔖 JS/TS в AI-розробці
🔖 50 безкоштовних AI-курсів — повна карта серії
Питання, заперечення, власні заміри — у коментарях або напряму @andrey_pk. Знайшли тут корисне — 🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍3👀2
Як безкоштовно отримати рік Claude Team і $1 000 на API. Потрібен проект із власним доменом і 10 хвилин.
Anthropic розширила програму Claude for Startups. Ololo прийняли цього тижня, Team уже працює - тож пишу з перевіреного: інвестор не потрібен, проекти соло-розробників проходять, заявка справді займає хвилин десять.
Що дають:
⏺ рік Claude Team, до 5 Premium-місць — до $625/міс
⏺ $1 000 API-кредитів і вищі ліміти; кредити живуть 6 місяців
⏺ офіс-години з Applied AI-командою Anthropic: архітектура, evals, вартість
⏺ до $45K офферів партнерів: ClickHouse $5K, ElevenLabs 12 міс, Granola, Hex
⏺ Founder House, хакатони, мітапи
Як подати:
1. Акаунт у Claude Console.
2. Пошта на домені проекту - Gmail відхиляють, це головна причина відмов.
3. Два речення про те, що будуєте.
4. platform.claude.com/offers/startups-application — більшість рішень за хвилини, решта за 2–3 робочих дні.
5. Офери після схвалення шукайте в Console → Claude Startups, а не в пошті.
Якщо ви в найманій команді — перешліть тому, хто вирішує. Це рік Claude на п'ятьох.
🔥 — планую подаватися
👀 — просто читаю
🤑 — вже отримав
Anthropic розширила програму Claude for Startups. Ololo прийняли цього тижня, Team уже працює - тож пишу з перевіреного: інвестор не потрібен, проекти соло-розробників проходять, заявка справді займає хвилин десять.
Що дають:
Як подати:
1. Акаунт у Claude Console.
2. Пошта на домені проекту - Gmail відхиляють, це головна причина відмов.
3. Два речення про те, що будуєте.
4. platform.claude.com/offers/startups-application — більшість рішень за хвилини, решта за 2–3 робочих дні.
5. Офери після схвалення шукайте в Console → Claude Startups, а не в пошті.
Якщо ви в найманій команді — перешліть тому, хто вирішує. Це рік Claude на п'ятьох.
🔥 — планую подаватися
👀 — просто читаю
🤑 — вже отримав
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍4👏4