Jev Nedir? Kullanıcıların Zaten İnşa Ettiği 9 Şey

İşte tl;dr ELI5 (basit anlatımı).

Yapay zekâ çoktan seçmeli sınavı gibi düşünün, yapay zekâ kompozisyon yazma değil.

Sohbet etmez. Yazılımınızın harekete geçebileceği kararları verir: "Spam mi değil mi?" "Bu ajan hangi aracı kullanmalı?" "Buna bir insan müdahalesi gerekiyor mu?"

Heyecan verici kısım: TypeSafe’in kendi iş akışı kıyaslamalarında, sınır LLM’lere göre yaklaşık 200 kat daha hızlı ve 400 kat daha ucuz; yanıtlar saniyenin çok küçük bir bölümünde geliyor.

Bunun neden güçlü olduğu: Bir uygulamanın veya ajanın, bir LLM ile yüzlerce pahalı ve yavaş konuşma yapmadan yüzlerce küçük yargı kararı verdiğini hayal edin.

Zorlu düşünme ve yazma işleri için büyük modeli tutun. Aradaki hızlı ateş kararlar için Jev kullanın.

Aa, bu ürün tesadüfen Diogo Almeida tarafından yapıldı; ChatGPT’nin ortak yaratıcısı ve RLHF’nin ortak mucitlerinden biri olan Diogo, üzerinde iki yıl boyunca gizli modda çalıştı.

Satış argümanı bu. İşte kanıtların söylediği.

Dokuz /last30days taraması, her ham dosyanın tamamının okunması ve her büyük gönderinin canlı sayfaya karşı elle kontrol edilmesi. Lansman gönderisi, iki gün içinde 66K beğeni ve 31,4M görüntülenmeye ulaştı.

https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904

Bunun üzerine inşa edilen bir tarayıcı ajanı, bir günde 1,8M görüntülenme yaptı. Ve bir geliştirici faturasını saydı: Sınıflandırma, model yönlendirme, niyet ve yön belirleme arasında dağılmış yaklaşık 5.000 istek için kabaca iki dolar.

https://x.com/MichaelLee04/status/2100003037150683593

Bu iş akışlarını ben çalıştırmadım. Araştırmayı topluluğa yönelttim ve insanların gerçekten ne yayınladığını sıraladım. Adlandırılmış bir kaynağı ve gerçek bir sayısı olan 31 aday iş akışından, kopyalanacak yüklemesiyle birlikte çalmaya değer 9 tanesi bunlar.

🧠 Mekanizma, altmış saniyede

Ona uygulamanızın durumunu ve tipli bir soru verirsiniz, o da size olasılık eklenmiş tipli bir karar döndürür. JSON istemi yok, ayrıştırma katmanı yok, doğrulanacak hiçbir şey yok.

Üç soru türü var ve tüm arayüz bundan ibaret: \Choice\ en fazla 255 seçenekten birini seçer, \Score\ bir şeyi bir ölçeğe yerleştirir, \Noul\ evet ya da hayır sorusunu 0’dan 1’e kadar bir sayıyla yanıtlar. Her yanıt \probabilities\ ve bir \confidence\ puanı taşır. Tek bir çağrıda aynı durum hakkında yirmi soru sorun ve paralel olarak değerlendirilirler, yani yirmi soru sormak tek bir soru sormakla neredeyse aynı maliyete gelir. Girdi milyon token başına $0.042. Çıktı ücretsizdir.

Topluluk, benim tweetimle aynı çerçeveye, çok daha geniş bir erişimle ulaştı: LLM’ler yanıt üretir, Jev karar verir, 2.278 beğeni.

Manşet rakamlarım bir dipnotla geliyor. TypeSafe yanıt süresini 70 ila 500 milisaniye ve sınır modellerden 40x ila 200x daha hızlı olarak belirtiyor. Kendi iş akışı değerlendirmelerinden gelen, ana sayfalarındaki tam çift ise 193,6x daha hızlı ve 444,6x daha ucuz. Ölçümün dayandığı temel önemli:

Ana sayfaları şöyle ve sizi ilk karşılayan şey OpenAI’nin orta seviye modellerinden biri olan GPT-5 X Terra ile yan yana kıyaslama.

• Nimrod, YouTube, 13.747 görüntülenme

İsim bir Kahneman referansı değil, her ne kadar model sınıfına System One dense de.

Jev isminin asıl nereden geldiği burada ve bu Kahneman değil, William Stanley Jevons adında 19. yüzyıldan bir ekonomist.

• Dots and Arrows, YouTube, 14.597 görüntülenme

Jevons paradoksu: Bir kaynağı ucuzlatın ve insanlar ondan çok daha fazlasını tüketir. Karar modelinize bu isimle hitap etmek bir tez cümlesidir.

Aynı zamanda bir şaka. Rob Shocks, 231.655 görüntülenmeli analizinde "Benim adım Jeff" klişesine değindi ve 142 beğeni alan en üst yorum sadece "Benim adım Jev beni öldürdü" idi. Diogo şakalara kendisi cevap veriyor, 129 beğeni.

1. 🌐 Uçuşları 7 saniyede $0.0039’a bulan bir tarayıcı ajanı

Nedir? Jev’in bir sonraki tıklamayı seçtiği ve yalnızca bir şeyin yazılması gerektiğinde küçük bir LLM’nin uyandığı minik, açık kaynaklı bir tarayıcı ajanı.

Kim çalıştırıyor? Gregor Zunic, Browser Use kurucusu. 7,2K beğeni, 1,8M görüntülenme, 7,6K yer imi. Gönderide videonun 1x hızda oynatıldığına dikkat çekiyor.

https://x.com/gregpr07/status/2100411066966749359

Neden yer aldı? Model üzerine inşa edilmiş en çok izlenen şey ve kazanan kalıbın en temiz örneği: Her adımda yeni bir eylem uzayı, DOM durum olarak, Jev adaylar arasından seçim yapıyor, üretim yalnızca bir geri dönüş mekanizması olarak. LangChain’in kendi yazısında Kyle Jeong’un Browserbase’de aynı şeyi sentlerin kesirleri için yaptığı belirtiliyor.

Yüklemesi repo: browser-use/jev-ultrafast. Kendinizi yazmadan önce bunu klonlayın.

2. 🧹 Anlık sıkıştırma: Her araç çağrısını puanla ve gereksizi at

Nedir? Her kodlama ajanının bağlam tavanında çalıştırdığı özetleme istemini, her araç çağrısının alaka düzeyini puanlayan ve ölü ağırlığı silen bir Jev geçişiyle değiştirin.

Kim çalıştırıyor? Tamara Tran soruyu sordu ve cevabı aynı öğleden sonra yayınladı. 5K beğeni, 554,4K görüntülenme.

https://x.com/tamarajtran/status/2100694549362553153

Alex Volkov bunu bir Claude eklentisi olarak çalıştırdı ve sayıyı paylaştı: Bir oturumu yaklaşık 1M tokenden 86K’ya düşürmek bir saniye sürüyor. 1,9K beğeni, 3,5K yer imi.

https://x.com/altryne/status/2100739055923425589

Neden yer aldı? Çünkü Diogo’nun yanıtı bunun nereye gittiğine dair ipucu. 304 beğeni.

https://x.com/CompleteSkeptic/status/2100702845779775675

Eğer bir çatı (harness) özetlemek yerine bir saniyede puanlayıp atabiliyorsa, bağlam penceresi artık etrafında tasarım yaptığınız şey olmaktan çıkar. Bu, sessiz ama güçlü tercih. Browser Use video açısından daha iyi; sıkıştırma ise bugün her kodlama ajanı kullanıcısının hissettiği şey.

Bunu Claude Code’a yapıştırın, ki bu Alex’in tam kurulum satırıdır:

1Install, and configure: https://github.com/tamaratran/fast-jev-compaction

3. 🛡️ Güvenlik denetleyicisi, çatıdan bağımsızlaştırıldı

Nedir? Her kodlama çatısı, otomatik modun izin vermeden önce "bu komut çalıştırılmalı mı?" diye soran bir sınıflandırıcı çalıştırır. Bu haftaya kadar bu sınıflandırıcı ürünün kapalı kısmında yaşıyordu.

Kim çalıştırıyor? Vercel, üretim ortamında. Guillermo Rauch: fx’deki varsayılan mod otomatiktir, her komutu analiz eden bir güvenlik denetleyicisi vardır ve Jev, bugün onu çalıştıran modele göre p95’te 18 kata kadar daha hızlı ve daha doğru. 3,7K beğeni, 392,4K görüntülenme.

https://x.com/rauchg/status/2100307962262872105

https://x.com/fazxes/status/2100300097695232164

Neden yer aldı? Çünkü bu, p95 sayısı eklenmiş bir üretim geçişi ve LangChain ertesi gün açık versiyonu \AutoModeMiddleware\ olarak yayınladı. Rob Shocks analizi, 231.655 görüntülenme ve 3.526 beğeni, hikâyeyi on dakikada öğrenmek isteyen bir ekip arkadaşına gönderebileceğiniz içerik.

LangChain versiyonu, gönderilerinden birebir:

1from langchain.agents import create_agent
2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (
3    AutoModeMiddleware,
4)
5
6guardrail = AutoModeMiddleware(tools=["bash"])
7
8agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[guardrail])

4. 🚦 Sistem istemi değil, ara yazılım olarak model yönlendirme

Nedir? Jev’i model filonuzun önüne koyun ve her isteği hangi beynin ele alacağını ona bırakın; olasılıklar, seçimi denetleyebilmeniz için ajan durumunda kalır.

Kim çalıştırıyor? LangChain, Sydney Runkle’ın "Jev ile Bir Çatı İnşa Etmek" yazısında. 232 beğeni, 31,1K görüntülenme ve herkesin yayımladığı en temiz nasıl-bağlanır rehberi.

https://x.com/sydneyrunkle/status/2100754364545761643

Neden yer aldı? Model yönlendirme, tüm külliyatta model için en çok atıf yapılan iş; makalenin başındaki "$2’ya 5.000 istek" gönderisindeki beş iş yükünden biri. LangChain bunu sistem istemindeki bir paragraftan, okuyabileceğiniz on bir satıra dönüştürdü.

1from langchain.agents import create_agent
2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (
3    ModelChoice,
4    ModelRouterMiddleware,
5)
6
7router = ModelRouterMiddleware(
8    choices={
9        "fast": ModelChoice(
10            model="openai:luna",
11            criteria="Direct lookups, extraction, and localized changes.",
12        ),
13        "powerful": ModelChoice(
14            model="openai:sol",
15            criteria="Architecture and high-stakes decisions.",
16        ),
17    },
18    instructions="Choose the least costly model that can complete the task.",
19)
20
21agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[router])

\pip install langchain-typesafe\ ile kurun ve \TYPESAFE_API_KEY\ ayarlayın.

5. 🔎 RAG hassasiyeti: Her zamanki gibi getir, sonra ait olmayanı sil

Nedir? Getiriciniz (retriever) aynen kalsın. Döndürdüğü her parça üzerinde Jev’i tek bir evet-hayır sorusuyla çalıştırın ve başarısız olanları atın.

Kim çalıştırıyor? Kush Bhuwalka bunu tek bir cümleye sığdırdı: Getirdiği tüm parçalarda Jev’i çalıştır ve alakasız olanları sil. 416 beğeni.

https://x.com/kushbhuwalka/status/2100731050075050485

Neden yer aldı? Hassasiyet, RAG’ın çözülememiş yarısıydı çünkü çözüm her zaman getirme sırasında kimseyin karşılayamadığı, parça başına başka bir LLM çağrısıydı. Ücretsiz çıktı tokenları ve saniyenin altındaki gecikmelerle, parça başına bir karar, parçayı üreten gömme (embedding) aramasından daha ucuzdur. Bunu, belgelenmiş API’ye karşı, Kush’un tarif ettiği şekilde ben yazdım:

1from typesafe_sdk import Noul, TypeSafeClient
2
3client = TypeSafeClient()
4
5kept = []
6for chunk in retrieved_chunks:
7    verdict = client.system_one(
8        state={"question": user_question, "chunk": chunk.text},
9        questions={
10            "relevant": Noul(
11                instructions="The chunk contains information needed to answer the question",
12            ),
13        },
14    )
15    if verdict.answers["relevant"].noul > 0.5:
16        kept.append(chunk)

6. 🎮 Gerçek zamanlı döngüler: Minecraft, Doom ve zihninizi okuyan bir başlatıcı

Nedir? Saniyede birçok kez çalışan bir döngü içindeki kararlar; burada sınır modeller hiç katılamaz.

Kim çalıştırıyor? Wuyang Zhou, Jev ve GPT-6 Astra’yı Minecraft’ta birlikte oynatıyor; Jev hızlı tepkileri verirken Astra ileri planlama yapıyor, aynı anda birden fazla zombiyle savaşıyorlar. 374 beğeni, 51,4K görüntülenme.

https://x.com/wuyang_zhou/status/2100727660875808913

Nader Dabit bir tuş orakülü inşa etti: "Az önce indirdiğim pdf" yazın ve en yeni PDF, her tuş vuruşunda, yaklaşık 100 milisaniyede, tam güvenle zaten en üst sonuçtur. 264 beğeni.

Neden yer aldı? TypeSafe’in kendi lansman demosu Doom’dur ve modele saniyede yaklaşık on kez ne yapılacağı soruluyor. İki bağımsız açıklama, o döngü için aynı maliyeti hesapladı:

Jev saniyede yaklaşık 10 karar alarak gerçek zamanlı oynuyor ve bu saatte yaklaşık 7 dolara denk geliyor.

• AI WITH Rithesh, YouTube, 19.904 görüntülenme

Saatte yedi dolara saniyede on karar, onu bir LLM’den farklı bir kategoriye sokar ve Minecraft bölünmesi—hızlı model tepki verirken yavaş model planlar—bu listedeki her gerçek zamanlı tercihin paylaştığı kalıptır.

7. 📬 Toplu ölçekte e-posta triyajı

Nedir? Jev’i bir gelen kutusu dışa aktarımına yönlendirin ve her mesajı paralel olarak sınıflandırsın, puanlasın ve işaretlesin.

Kim çalıştırıyor? YouTube’daki vogel kanalı, 60.996 görüntülenme ve 526 beğeni, 8 işçiyle 100’lük gruplar halinde 1.500 dışa aktarılmış e-postayı çalıştırdı. LangChain’in yazısı Ryan Vogel’ı izlediği üç projeden biri olarak adlandırıyor. Syntax, 33.933 görüntülenme ve 1.052 beğeni, aynı şeyi artı sorudan API çağrısına 300 milisaniyede geçen bir ev otomasyonu demosuyla inşa etti.

Neden yer aldı? Külliyattaki en çok kopyalanan demo ve vurgulanan nokta verimlilik matematiği.

Burada sadece 5 dolar bakiyemiz kaldı, bu da modelin ne kadar ucuz olduğunu gösteriyor.

• vogel, YouTube, 60.996 görüntülenme

Bu, TypeSafe’in kendi hızlı başlangıcı, birebir ve zaten bir e-posta triyaj hattı:

1pip install typesafe-sdk

1from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient
2
3client = TypeSafeClient()
4
5response = client.system_one(
6    state="Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP.",
7    questions={
8        "department": Choice(
9            instructions="Which team should handle this",
10            criteria={
11                "billing": "Payment or subscription issues",
12                "technical": "Bugs or integration problems",
13                "sales": "Pricing or account questions",
14            },
15        ),
16        "frustration": Score(
17            instructions="How frustrated the customer appears",
18            criteria=[
19                "Calm, just stating facts",
20                "Frustrated but civil",
21                "Very angry, strong language",
22            ],
23        ),
24        "is_urgent": Noul(
25            instructions="The message conveys urgency or time-sensitivity",
26        ),
27    },
28)
29
30print(response.answers["department"].choice)
31print(response.answers["frustration"].score)
32print(response.answers["is_urgent"].noul)

8. 🗂️ Belgeler üzerinde harita-azaltma: Çeyrek sente 777 yargı

Nedir? Bir soru seti, her belge, hepsi birden. Sınır modellerle ekonomik olarak imkansız ve klasik sınıflandırıcılarla vasat olan iş yükü.

Kim çalıştırıyor? Every’de değerlendirmelerden sorumlu Mike Taylor, yayınlanan en temiz testi yaptı: Kendi 27 makalesi artı 10 AI tarzı karşılığı, her biri için 21 soru, hepsi tek bir istekte. 0,7 saniyeden kısa sürede, yaklaşık çeyrek sente 777 yargı. On bir deneyinin tamamında, bir sentin altında 1.709 yargı. AI Daily Brief, 10.000 görüntülenme, aynı gün sayıyı yakaladı.

Neden yer aldı? TypeSafe bunu birinci taraf kategorisi olarak, "kullanım durumu haritasında" "Big Data üzerinde AI Map Reduce" şeklinde listeliyor. Ücretsiz çıktı tokenları, satır başına çalıştırdığınız herhangi bir şeyin aritmetiğini değiştirir. Ham HTTP şekli, dokümanlardan, buraya sığacak kadar küçük:

1{
2  "model": "jev-latest",
3  "state": "Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP.",
4  "questions": {
5    "is_urgent": {
6      "type": "noul",
7      "instructions": "The message conveys urgency or time-sensitivity"
8    }
9  }
10}

Bu, \{"is_urgent": {"type": "noul", "noul": 0.999}}\ döndürür. \questions\ nesnesindeki yirmi soru, bir soruyla neredeyse aynı maliyete gelir, bu yüzden tek bir çağrıda satır başına bilmek istediğiniz her şeyi sorun.

9. 🧪 Tarayıcınızda Jev ve klonları

Nedir? Bağımlılık olmadan şekli isteyen kişiler tarafından yerel bir modelin üzerine yeniden uygulanmış arayüz.

Kim çalıştırıyor? Shopify’dan Kshetrajna Raghavan Reflex’i inşa etti; WebGPU üzerinde olasılıklarla yapılandırılmış kararlar veren bir Qwen modeli, tamamen tarayıcıda. Tobi Lütke bunu dolaşıma soktu: 206 beğeni, 38,5K görüntülenme.

https://x.com/tobi/status/2100742327459303882

Tersine mühendislik yapılmış jevlike, lansmandan iki gün sonra Hacker News manşetinde 157 puan çekti ve mini-jev, yerel bir LLM üzerinde aynı arayüz, bir gün sonra takip etti. Topluluk kataloğu awesome-jev-by-typesafe, ben çekerken 409 yıldızdaydı.

Neden yer aldı? 72 saat içinde üç bağımsız klon, arayüzün gerçek icat olup olmadığı konusunda bu taramadaki en güçlü sinyaldir. Ayrıca tel üzerinden gönderemeyeceğiniz herhangi bir şey için çevrimdışı bir kaçış yolu sunar; bu önemlidir çünkü asıl ürün yalnızca API tabanlı ve ABD barındırmalıdır. Şimdi bir sekmede Reflex deneyin.

📖 TypeSafe’in kullanım önerileri

Dört kural, dokümanlardan ve kurucunun kendi yanıtlarından:

• Çağrı başına birçok soru sorun. Paralel olarak değerlendirilirler ve dokümanlar ek soruların yanıt süresini neredeyse hiç değiştirmediğini söylüyor. Yukarıdaki seçimlerden herhangi birini etkileyen, tek bir durum hakkında birkaç şey soruyordu.
• Güven eşiği belirleyin. Dokümanlar, 0,3 ila 0,5 altındaki her şeyi hareket etmek yerine bir insana sorma sinyali olarak değerlendirmenizi söyler. Bu, size bir etiket veren bir sınıflandırıcı ile size bir etiket artı onu kullanma izni veren bir karar sistemi arasındaki farktır.
• Adaylar verin, icat etmesini istemeyin. Browser Use eylem uzayını DOM’dan oluşturur ve Jev seçer. RAG getirir ve Jev filtreler. Başlatıcı sıralar ve Jev yeniden sıralar. Choice en fazla 255 seçeneği destekler; uç durumlar için bir "diğer" ekleyin.
• Derecelendirmeyi doğru yapın, aksi halde diğer hiçbir şey önemli değildir. Bir geliştirici onu kırmaya çalışarak geçirdiği haftayı düz bir ifadeyle özetledi: "derecelendirmeyi doğru yapmazsanız, işe yaramaz." Seçenek seti ve soru ifadeleri iştir; çağrının kendisi basittir.

Deneme şansınız nerede? Zaten kullandığınız ağ geçitlerinin arkasında. Vercel AI Gateway 48 saat içinde, ve 2.341 beğeniyle bu, şirketin gizli duyurusundan sonra ikinci en büyük gönderisi.

https://x.com/typesafeai/status/2100376436272173088

Cloudflare AI Gateway, 749 beğeni, ve OpenRouter beta’da, 387 beğeni, aynı hafta. Doğrudan erişim, bir Bearer token ile \POST [https://api.typesafe.ai/v1/systemone](https://api.typesafe.ai/v1/systemone)\.

⚖️ Dürüst uyarı

Hacker News lansman başlığı "System One Modelleri ve Jev Tanıtılıyor", 1.863 puan ve 490 yorum, uzunluğunun çoğunu pazarlamadan alınan bir ifadeye harcadı:

Ayrıca 'halüsinasyon göremez' ifadesi yanlış görünüyor? Evet, geçersiz bir tip üretemez ama tamamen yanlış geçerli bir değer üretebilir.

• jacobgold, Hacker News lansman başlığı, 1.863 puan

Diogo buna karşı savaşmadı. Bir yorumcu bunun bir LLM değil bir sınıflandırma modeli olduğunu ortaya koyduğunda, açıklamayı "çok doğru!" olarak nitelendirdi ve yalnızca talimatla eğitilmiş (instruction-tuned) yerine sıfır-atışlı (zero-shot) diyeceğini ekledi. Bu dürüst çerçeve ve lansman günü abartısının yeni bir tür zeka olarak adlandırdığı şeyden çok daha küçük: Kalibre edilmiş olasılıklara ve gerçek bir API’ye sahip çok iyi bir sıfır-atışlı sınıflandırıcı.

Reddit’in en büyük Jev başlığı kimin onu ilk inşa ettiğiyle ilgili. r/LocalLLaMA’da "Jev mimarisini tam bir yıl önce inşa ettim ve model, veri seti ve makale ile tamamen açık kaynak yaptım", 1.568 oy ve 164 yorum, tüm sektörün ruh halini özetleyen yanıtı çekti:

Ama onu bir sonraki büyük şey olduğunu söyleyerek mi paylaştın? Acemi hatası

• hapliniste, Reddit, 495 oy

Aynı başlıktaki 351 oyluk teselli: O önceki çalışma nedeniyle, genel fikri patentleyip kilitleme şansına kimse sahip değil.

Every’den Mike Taylor, 12 pasajı kasıtlı kusurlarla Jev’den ve yüksek çabayla Fable 5.1’den geçirdi. Jev, 8,83’e karşı pasaj başına medyan 0,35 saniye ile döndü, yaklaşık 25 kat daha hızlı ve yaklaşık 580 kat daha ucuz. Ayrıca yedi kusun altısını yakaladı. Fable yedisini de yakaladı. Onun hükmü: Erken uyarı sistemi olarak faydalı, çünkü alternatif hiç kontrol etmemek. İkinci, daha küçük bir yan yana test gpt-6-astra’ya karşı bir araştırma döngüsünde uçtan uca yaklaşık 7x çıktı, medyan karar 213ms’ye karşı 2.436ms, her iki şerit de 3’te 3 doğru, bu gerçek ve faydalı ama 200x’ten çok uzak. TypeSafe’in kendi dört iş akışı ortalaması, AISeeKing grafiklerinden okuduğuna göre, referans yanıtlarla %67,8 uyum sağlıyor.

Abartı yorgunluğu da gerçek. "Gerçekten bir oyun değiştirici olabileceğine inanıyorum" diyerek başlayan 75.750 görüntülenmeli bir açıklamanın en üst yorumu, 262 beğeniyle, "Muhtemelen tüm zamanların en az sevdiğim cümlesi" idi.

Ve tüm taramadaki en keskin tepki, tam bir açıklamayı izleyip elinde boş kalan bir izleyiciden geldi:

Bu videonun tamamını izledim ve hâlâ JEV’in ne olduğunu veya ne yaptığını bilmiyorum.

• Nullzero98, YouTube, 19 beğeni

Bu yorum, bu makalenin var olma sebebi. Bunu çözen kural, zaten yıllardır bu şekilde geliştiren bir geliştiriciden geliyor ve bir çıkartmaya sığar: AI yürütür, kod karar verir.

🔍 Bunları nasıl seçtim

X, YouTube, Hacker News, Reddit, TikTok, Instagram, Digg, GitHub ve arXiv’de on bir /last30days çalıştırması 716 öğe döndürdü. Her ham dosyayı tamamen okudum, ardından gerçek ilgi gören her gönderiyi açtım ve sayılarını canlı sayfaya karşı kontrol ettim, çünkü iki günlük bir ürün hakkındaki en büyük gönderiler anahtar kelime aramanın beklediği yerde değildi. Adlandırılmış bir kaynağı ve gerçek bir sayısı olan 39 aday iş akışı vardı. 9 tanesini tuttum. Hiçbir yazar veya kanala iki seçimden fazla yaslanılmıyor. Her etkileşim figürü, X veya YouTube’un çekim anında gösterdiği şeydir, onların yuvarladığı şekilde tam olarak yuvarlanmıştır.

Kod hakkında: Dört yüklem birebirdir. E-posta triyaj bloğu, dokümanlarından TypeSafe’in kendi hızlı başlangıcıdır, ham JSON şekli aynı dokümanlardandır ve iki ara yazılım bloğu LangChain’in gönderisinden kopyalanmıştır. Alex Volkov’un sıkıştırma kurulum satırı onun tam ifadesidir. RAG filtresini, Kush’un tarif ettiği şekilde, belgelenmiş API’ye karşı kendim yazdım ve bu, üretimde çalışan bir şeyden ziyade sağlam temellere sahip bir taslaktır.

Gömüler, ilgiyi hak eden gönderiler için saklanmıştır. Birkaç yüz beğeninin altındaki her şey satır içi olarak linklenmiştir, çünkü küçük bir gönderinin alıntı kartına şişirilmesi sadece delil gibi görünür.

🔑 Seçimlerdeki Ortak Desenler

• Hızlı model tepki verir, yavaş model planlar. Minecraft, lansman başlığındaki Wikipedia yarışı, Browser Use ve sıkıştırma (compaction) mekanizmaları aynı ayrımı kullanıyor.
• Adayları besle. Kazananlar Jev'den bir seçenek üretmesini asla istemez. Seçenek kümesini kodda, DOM'da, geri getirme (retriever) katmanında, araç izinde veya başlatıcı indeksinde oluşturur ve seçim yapması için modele bırakır.
• Ücretsiz çıktı token'ları hız rakamından daha fazla iş yapıyor. Buradaki her satır ve parça bazlı iş yükü, fiyatlandırma sayesinde mümkün hale geliyor.
• Güven skoru ürünün ta kendisidir. Eşik değeri olarak kullanılacak kalibre edilmiş bir sayı olmadan bu sadece hızlı bir sınıflandırıcıdır. Böyle bir skorla ise ne zaman duracağını bilen bir karar katmanı haline gelir.
• İcat edilen şey ağırlıklar değil, arayüzdür. 72 saatte çalışan üç klon ve en büyük Reddit tartışması, mimariyi bir yıl önce yayımlayan biriyle ilgili.
• Akademik versiyon daha önce geldi. arXiv'deki TabAgent, yönlendirme, kapılama (gating) ve doğrulama çağrılarının sınıflandırıcılarla değiştirilmesi gerektiğini savunan aynı argümanı, bir ürüne bağlı olmadan sunuyor.
• Topluluk bunun için doğru ismi zaten koymuştu. İnsanların neler ürettiğini kataloglayan bir geliştirici "AI if statement" (Yapay Zeka if deyimi) terimini buldu; bu, model hakkında yazılmış en faydalı üç kelime.

🧵 Bununla Ne Yapardım?

Zor düşünme ve yazma işleri için büyük modeli koru. Döngüdeki her ucuz yargıyı buraya taşı, güven skoruna göre eşikle ve 0.5'in altındaki her şeyi daha büyük bir modele veya bir insana yükselt. Sıkıştırma eklentisini bugün kur, çünkü etkisini bu gece hissedeceğin tek şey o olacak.

📊 Tüm Ajanlar Geri Bildirim Verdi

Reddit 113 konu / 24.425 oy / 4.159 yorum; X 314 gönderi / 30.192 beğeni / 1.538 yeniden paylaşım, ayrıca canlı sayfada elle doğrulanan 13 gönderi; YouTube 75 video / 4.545.636 görüntülenme; TikTok 36 video / 171.040 görüntülenme; Instagram 14 reels / 10.778 beğeni; Hacker News 133 hikaye / 25.312 puan / 11.852 yorum; GitHub 6 depo / 842 yıldız; Digg 7 küme / 119 gönderi; arXiv 18 makale. 2026-09-17 tarihinde on bir /last30days çalıştırmasından derlendi; sayılar, tekilleştirme öncesi tüm çalıştırmalar üzerinden brüt olarak toplanmıştır.