O que é o Jev (e por que eu comecei a usar)
Fala, pessoal!
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- Escreve um prompt enorme.
- Pede pro modelo “responder SÓ com JSON”.
- Reza pra ele não inventar um campo.
- Faz o parse, trata o erro e torce pro resultado ser o mesmo na próxima vez.
Funciona, mas é usar um canhão pra matar mosquito. Na maioria das vezes eu não quero que a IA escreva nada. Eu quero que ela decida uma coisinha só.
O Jev é um modelo da TypeSafe feito exatamente pra isso. Ele não gera texto. Você manda um contexto e uma pergunta com as respostas possíveis, e ele devolve uma resposta tipada com probabilidade.
Um LLM tradicional é aquele amigo que fala demais. Você pergunta “a receita tá na legenda?” e ele te devolve um parágrafo.
O Jev é aquele amigo objetivo: “Sim, 97% de certeza.” Pronto. Aí quem decide o que fazer com isso é o seu código.
Os três tipos de pergunta
Com o Jev você só faz três tipos de pergunta:
- Noul (sim ou não): “Essa legenda tem ingredientes suficientes pra montar uma lista de compras?” →
0.97. - Choice (escolha uma opção): “Onde tá a receita?” →
comments, com 100% de confiança. - Score (nota numa escala): “Quão urgente é essa mensagem?” → uma posição na escala que você mesmo definiu.
Pra montar uma pergunta você manda três coisas:
- O estado, ou seja, o contexto: a legenda, a mensagem, o que for.
- A instrução, que é a pergunta em si.
- Os critérios, que dizem o que significa cada resposta.
Exemplo real: o claude_notify
No meu bot do Telegram que controla o Claude Code, quando ele pede permissão pra rodar um comando, antes eu só entendia y, yes ou 1. Se eu respondesse “sim, pode rodar”, o bot não entendia e digitava o texto inteiro no terminal.
Agora o Jev interpreta a resposta:
- “sim, pode rodar” → aprovar (
1.0). O bot aperta o Yes. - “pode, mas não mexe nas migrations” → aprovar com instrução. O bot NÃO aperta o botão, porque ia perder a condição que eu coloquei.
- “por que precisa de rm -rf?” → pergunta. Manda o texto pro Claude.
E repara que eu nunca configurei português. Ele simplesmente entendeu.
Exemplo real: o MiseSnag
No MiseSnag eu decidia com regex se a legenda do vídeo já tinha a receita. Se tem, eu pulo o download e a transcrição, que é onde tá o custo. Testei 6 legendas:
- A regex errou 2. Não reconheceu uma lista de ingredientes sem quantidades e achou que “Ingredients: see video!” era uma receita.
- O Jev acertou as 6. E de brinde ainda disse onde tava a receita: nos comentários, na tela ou falada.
Cada erro da regex custa dinheiro: download, Whisper, chamada de LLM à toa.
O que eu mais gosto
- O código continua no controle. O Jev dá a opinião e o código decide. Eu é que defino: “só aperta o botão se tiver 90% de certeza”. Se tiver abaixo disso, faço o comportamento antigo, que é seguro.
- É rápido. Mais ou menos 0,9s por chamada, e dá pra mandar várias perguntas na mesma requisição.
- Não tem parse de JSON frágil. A resposta já vem no formato certo.
- A probabilidade vira regra de negócio. Dá pra ajustar os limites de confiança sem mexer em prompt nenhum.
Onde NÃO usar
Se você precisa gerar texto (escrever uma receita, traduzir, resumir), aí é LLM mesmo. O Jev é pra julgamento: classificar, rotear, verificar, escolher entre opções.
A regra que eu tô seguindo:
LLM pra escrever. Jev pra decidir. Código pra executar.
Menos prompt gigante, menos parse quebrando e mais decisão previsível.
É isso, pessoal! Se testar o Jev em algum projeto, me conta como foi no Twitter ou no LinkedIn.
Iago Cavalcante atualmente trabalha na EasyMateAI como Software Engineer. Apaixonado por tudo que envolve tecnologia. Gosta de contribuir e ajudar no crescimento das comunidades. Busca contribuir com o mundo open-source e acredita na lei do retorno.
