found the perfect use case for @typesafeai Jev: instant

Proposed using Jev to compact agent context by scoring every tool call and dropping the irrelevant ones instead of summarizing.

The original post

found the perfect use case for @typesafeai Jev:

instant compaction

in 2026, why is compaction still a summarization prompt?

Jev can make it instant by scoring every tool call and dropping what’s irrelevant

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• @SUOHA_AI — 连 JEV 的联合创始人 @CompleteSkeptic 都亲自下场转发点赞：这是 JEV 正确的打开方式！ 大家在 Claude Code 里写长代码，最恶心的就是上下文一满，系统就卡住 10 秒去写总结小作文 开发者 @tamarajtran 刚刚开源了这个插件：利用 JEV 的打分能力，几十毫秒内精准识别并清空所有没用的终端垃圾与冗余日志 Github： 它的作用是： • 彻底治好
• @masahirochaen — この使い方めっちゃ良い。Claude Code、Codexに実装してほしい。 ＞ Claude Codeの文脈圧縮、要約なしで156,000→62,000トークンに一撃短縮。TypeSafeAIの「Jev」 履歴を要約せずスコアで足切りする発想が良い ・使用率78%→31%に圧縮 ・16件中10件は原文のままKeep、6件だけ削除 ・ツール呼び出し1件ずつp(drop)スコアで判定
• @NFT_Chen — 💥我靠！这是目前看到的给 Jev 模型找到的最狠的真实用例！ Instant Compaction只删，不改写。 演示里 156k tokens 的 Claude Code 会话，Jev 逐条给 tool call 打分，瞬间压到 62k。 用户目标、精确报错、关键代码原文全在；过期 Read / 中间噪音直接 DROP。 Jev 在这里真正会的技能： 🔹给每条 tool call /
• @claudecode84 — Claude Fable 5.1の制限に苦しめられてる人は Jevを使うと大幅改善される‼️ 👇 Jevを使うと必要なものだけ残して 不要なものを即削除してくれる Claude Codeで長時間コーディングしていると、 一番キツいのがコンテキスト圧縮。 コンテキストが限界に近づくと、 突然止まって過去ログの要約処理が走る。 大量のターミナル出力、 ファイル内容、

Engagement when collected

Numbers are a snapshot taken from X when the case was added to the library (schema v1, collected 2026-09-19); they will not match today.