Another insane Jev use case!
Traditional database filters need precise, predefined conditions. But many questions are semantic:
- Is this article mainly about software engineering?
- Which topic best describes it?
- How technically deep does it appear?
These usually require moving rows into application code, invoking a model, parsing its output, and writing the result back.
pg-jev is an open-source Postgres extension that exposes Jev through SQL functions.
- jev() works inside WHERE
- jev_prob() returns a probability
- jev_choice() selects a label
- jev_score() ranks rows across ordered levels.
It needs no vector column or embedding index.
Under the hood, pg-jev batches rows, sends them to Jev, and returns typed answers that SQL can filter, sort, group, and combine with exact predicates.
The recording below runs it against real Hacker News stories stored in Postgres.
It first shows the rows, then asks Jev to find software-engineering stories, classify them by topic, and rank them by technical depth. The final query reports requests, tokens, cost, and cache hits from the database session.
GitHub repo: https://t.co/6OD0nRMgfH
(don't forget to star it ⭐)
Postgres keeps the data and controls the query, while Jev handles the part SQL cannot express as a deterministic condition.
If you want to understand what Jev is doing under the hood, I also wrote a hands-on guide to building a Jev-style model with open models, entirely locally.
Read it below.
475 Claude Opus 5.5 video demos in one GitHub repo. 🤯
Motion graphics, explainers, 3D scenes, and games built with HTML, Canvas, SVG, and Three.js.
Includes shared prompts and links to the original posts, so you can pick a demo and try building it yourself.
Repo in the comments.
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La mayoría de la gente usa Claude como un chatbot. Los que saben lo conectan con skills especializadas que lo convierten en un agente con superpoderes para su área.
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os dejo el enlace en el primer comentario
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@LeninUGReal Còn ông bà già m đột quỵ đang nằm co ro ngoài hành lang bệnh viện kìa lo cho ông bà già m đi đừng lừa đảo với khóc trên mạng nữa trade đéo gì ông già m bị đột quỵ thì đéo lo. Thằng việc nhà thì nhát việc chú bác siêng
@LeninUGReal Chắc chắn t giàu hơn m t có ng thân vào trong vin r t bt 400tr chính t có đóng t biết. Còn thằng mặt lồn mày chưa bao giờ vào nên phải đi xạo lồn bợ đít liếm lừa đảo từng người ăn xin trên mạng. Ông bà già m vài bữa đột quỵ nè xạo lồn dám vô dám lo vô vin?
New interactive mini-book: Go concurrency distilled
It gives a brief overview of many concurrency topics in Go, along with examples you can run in the browser. There's also a PDF version.
The book is AI-free.
https://t.co/mXPXyXGkVz
Un groupe d’étudiants chinois aurait transformé 7 Mac Mini achetés sur eBay pour 1 600 $ en une entreprise de conseil financier pilotée par l’IA.
Ils les ont simplement reliés en Ethernet pour former un seul système.
Le tout depuis leur chambre universitaire.
Leur premier client payait 8 400 $/an à un conseiller financier.
Eux ont proposé le même service pour 240 $/an.
Et l’IA faisait l’essentiel du travail :
→ Analyse de rapports financiers en quelques secondes
→ Modèles d’allocation sans conflits de commission
→ Scénarios d’optimisation fiscale
→ Projections de retraite détaillées
Un conseiller qui gère un portefeuille de 500 000 $ peut facturer environ 5 000 $ par an.
Pendant ce temps, les performances des gestionnaires actifs sont souvent difficiles à justifier face à un simple fonds indiciel.
Warren Buffett avait d’ailleurs parié 1 million de dollars qu’un fonds indiciel S&P 500 battrait des hedge funds sur 10 ans.
Il a gagné.
7 Mac Mini.
Un fichier CLAUDE.md.
240 $ par client et par an.
Premier mois : 8 clients.
Deuxième mois : 20 clients, grâce au bouche-à-oreille.
1 600 $ investis une seule fois.
Le reste ?
Quelques agents IA, des automatisations et des lignes dans un tableur.