JEVDas Beste von Jev: echte Projekte, praktische Anleitungen und Ideen aus dem Netz.
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida stellt Jev vor, ein strukturiertes Entscheidungsmodell von TypeSafe. Diese Ressource bietet einen Überblick über den grundlegenden Ansatz des Modells, praktische Anwendungsbeispiele sowie die vom Autor gemeldeten Leistungsdaten.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe startet offiziell sein Forschungslabor und stellt Jev der Entwickler-Community vor. Diese Ankündigung enthält einen Launch-Film von Diogo Almeida und bietet grundlegende Informationen zur Mission und zur zukünftigen Ausrichtung des Projekts.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe hat die Warteliste für Jev entfernt und ermöglicht nun den öffentlichen Zugang zur Plattform. Entwickler können die offizielle Konsole nutzen, um typisierte Entscheidungsfunktionen in ihre eigenen Softwareanwendungen zu integrieren und zu testen.
JEVLAB ARTTypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe betont den typisierten Ausgabeansatz von Jev: Anwendungen geben Zustand und Fragen an, dann handeln sie auf Wahrscheinlichkeiten, Auswahl oder Bewertungen. Der verknüpfte Ankündigungstext behandelt auch die Venice API-Integration.
JEVLAB ARTStart with the Launch Post. Explore four official signals.
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Dieses Projekt demonstriert einen Jev-basierten Agenten in der ViZDoom-Umgebung. Er nutzt zwei Entscheidungskanäle, die Navigation mit 5 Hz und Kampfhandlungen mit 12 Hz verarbeiten, wobei in einem Testlauf 18 Kills erzielt wurden.
JEVLAB ART
EnglishTypeSafe AIDieser offizielle Referenzleitfaden erläutert die grundlegenden Konzepte für die Entwicklung von Anwendungen mit TypeSafe. Er bietet Entwicklern das notwendige Framework und die Architekturmuster, um TypeSafe-Systeme effektiv in bestehende Software-Workflows zu integrieren.
JEVLAB ARTEnglishDiese Browser-Erweiterung nutzt Jev zur Analyse und Klassifizierung von Online-Artikeln. Sie zeigt, wie Nachrichten-Framing, Inhaltsthemen und die Verwendung von wertgeladener Sprache in digitalen Medien automatisch identifiziert werden können.
JEVLAB ARTEnglishDieses Repository bietet TypeScript-basierte Experimente und Evaluierungen für das Jev-Modell. Es dient als technische Ressource für Entwickler, um die Leistung und Latenz des Modells mithilfe strukturierter Benchmarks und Test-Frameworks zu analysieren.
JEVLAB ARTEnglishComment-moderation playground: paste a comment, Jev decides what to do with it.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt bietet einen direkten Vergleich zwischen TypeSafe und DeepSeek-flash. Es bewertet Leistungsmetriken wie Geschwindigkeit, Token-Verbrauch, Kosten und Genauigkeit bei Aufgaben wie Rechnungs-Extraktion, E-Mail-Klassifizierung und Reranking.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt demonstriert eine Implementierung von Typesafe.AI zur Automatisierung der Erstellung von Code-Diff-Reviews. Es bietet einen Arbeitsablauf zur Integration KI-gestützter Analysen in Versionskontrollprozesse, um Entwickler bei der Bewertung von Codeänderungen zu unterstützen.
JEVLAB ARTEnglishSemantic schemas over TypeSafe's Jev — validate the state locally, then project typed answers.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt zeigt eine simulierte Stadt mit 100 KI-NPCs. Es demonstriert ein System, bei dem Jev die Aktionen der Agenten steuert, während die Umgebung die Geschichte fortlaufend schreibt.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt bietet ein Benchmarking-Framework für die Marktanalyse mit Jev. Es zeigt, wie Entwickler datengesteuerte Bewertungen innerhalb des Jev-Ökosystems strukturieren können, um spezifische Aufgaben der Finanzmodellierung zu bewerten.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIDiese offizielle TypeSafe-Referenz definiert das Score-Primitiv. Sie erläutert die Kernmechanismen zur Bewertung von Modellausgaben innerhalb des TypeSafe-Frameworks und stellt Entwicklern die für die Implementierung erforderlichen technischen Spezifikationen zur Verfügung.
JEVLAB ARTEnglishDieses in der Entwicklung befindliche Tool automatisiert Pull-Request-Reviews durch die Anwendung von Jev-Regeln in einfachem Englisch. Es zielt darauf ab, Code-Qualitätsprüfungen durch automatisiertes Feedback auf Basis definierter Projektstandards zu optimieren.
JEVLAB ARTEnglishA console project where Jev dynamically selects the design system at runtime for tools and apps.
JEVLAB ARTEnglishDieses Tool demonstriert einen rekursiven Ansatz zur Verwaltung von Jev-Auswahlen innerhalb einer Taxonomie. Es ermöglicht Benutzern, durch mehr als 255 Optionen zu navigieren, während die Kompatibilität mit den Auswahlbeschränkungen von TypeSafe Jev gewahrt bleibt.
JEVLAB ARTEnglishAn independent, type-safe Swift SDK for TypeSafe Jev, with async/await, batching, retries, and SPM support.
JEVLAB ARTEnglishDiese Rust-Bibliothek bietet einen inoffiziellen asynchronen Client für die Interaktion mit der TypeSafe System One API. Sie demonstriert die Implementierung typsicherer Kommunikationsmuster bei der Integration mit den Backend-Diensten der Plattform.
JEVLAB ARTEnglishCartShield nutzt TypeSafe Jev, um kleine und mittlere Unternehmen bei der Abwicklung von Zahlungsbetrug zu unterstützen. Das Tool bietet einen strukturierten Ansatz zur Bewertung von Transaktionsrisiken und zur Automatisierung von Entscheidungsprozessen in E-Commerce-Umgebungen.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt demonstriert eine evidenzbasierte Frontend-Qualitätssicherung unter Verwendung von Jev Ultrafast und Browser Harness. Es enthält eine synthetische Todo-Anwendung, um die Integration dieser Werkzeuge in automatisierte Test-Workflows zu veranschaulichen.
JEVLAB ARTEnglishDiese Ressource von Leonardo Bissoli untersucht die Anwendung von Jev für strukturierte Entscheidungsprozesse. Anhand eines Videos und Referenzen zeigt der Autor, wie Jev genutzt werden kann, um komplexe logische Arbeitsabläufe in praktischen Szenarien zu organisieren und effizient auszuführen.
JEVLAB ART
PortuguêsDieses Tool nutzt Jev, um Markdown-Dateien anhand benutzerdefinierter Regelsätze zu bewerten. Es identifiziert Qualitätsverstöße und erstellt Bewertungen, wodurch automatisierte Agenten in die Lage versetzt werden, Korrekturen basierend auf dem bereitgestellten Feedback vorzunehmen.
JEVLAB ARTEnglishOpen replica of TypeSafe's Jev: typed calibrated decisions in one forward pass, on Gemma 4 E2B / Gemma 3 270M (Modal).
JEVLAB ARTEnglishDieses Repository bietet ein inoffizielles Go-SDK zur Integration der Jev-API von TypeSafe AI. Es dient als Werkzeug für Entwickler, um Jev-basierte Funktionen in Go-Anwendungen zu implementieren.
JEVLAB ARTEnglish⚡ Sub-100ms cognitive reflexes for autonomous coding agents. Powered by TypeSafe AI's Jev & get-fable.
JEVLAB ARTEnglishWhat your last session knew, scored against what this one is doing. MCP server: a per-project ledger written as things happen, recalled per task with TypeSafe's Jev evaluation model via Vercel AI Gateway.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt präsentiert einen kooperativen Plattform-Shooter, bei dem ein TypeSafe Jev-Agent als Teamkollege fungiert. Es demonstriert die experimentelle Integration autonomer KI-Agenten in eine schnelle Spielumgebung, um kollaborative Spielmechaniken zwischen Spieler und KI zu ermöglichen.
JEVLAB ARTEnglishDieses Experiment vergleicht direkte Jev-Bewertungen mit mehrdimensionaler Merkmalsextraktion bei drei Klassifizierungsaufgaben. Die Ergebnisse zeigen, dass die Zerlegung zwar die Leistung bei japanischem NLI verbessert, jedoch auch die Rate falsch-positiver Ergebnisse bei unbedenklichen Inhalten deutlich erhöht.
JEVLAB ARTEnglishNever confidently wrong: a TLA+-verified consensus kernel around TypeSafe's Jev, run through 1,680 chaos-tested pharmacy decisions with zero wrong verdicts. Film, code, and every captured call.
JEVLAB ARTEnglishDieses Entwicklerprojekt nutzt Jev zur Analyse und Bewertung von Verkaufsgesprächen. Es demonstriert eine praktische Anwendung für die automatisierte Leistungsbewertung innerhalb professioneller Kommunikationsabläufe.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt demonstriert einen kostenbewussten LLM-Router, der das günstigste Modell für eine Anfrage auswählt. Durch den Einsatz von Jev zur schnellen Klassifizierung sollen Betriebskosten gesenkt werden, indem unnötige LLM-Aufrufe vermieden werden.
JEVLAB ARTEnglishTypesafe AI SDK in Elixir using Req.
JEVLAB ARTEnglishDieses experimentelle Protokoll untersucht evidenzbasierte Übergaben zwischen KI-Agenten. Es demonstriert einen Jev-gestützten Überprüfungsmechanismus, der darauf ausgelegt ist, Ergebnisse zu validieren, bevor sie an den leitenden Agenten zur weiteren Verarbeitung übergeben werden.
JEVLAB ARTEnglishBrowser extension that reads the YouTube caption track and paints a per-segment sponsor probability on the seek bar before the intro ends, with no crowd database.
JEVLAB ARTEnglishCommunity Rails integration on the typesafe-sdk gem: configuration, persisted usage and cost telemetry, and opt-in confidence policies.
JEVLAB ARTEnglishDieses Tool bietet eine Verwaltungsebene für Pi-Agenten, um sicherzustellen, dass zugewiesene Aufgaben abgeschlossen werden. Es überwacht aktive Prozesse und startet Agenten automatisch neu, die vorzeitig beendet wurden, bevor ihre Arbeit erledigt war.
JEVLAB ARTEnglishDieses Forschungsprojekt vergleicht die Leistung von Jev, Gemini 3.8 Flash und GPT-5.6 Luna bei der strukturierten Annotation von TJSP-Urteilen. Die Untersuchung bewertet die Qualität, die Verarbeitungszeit und die Betriebskosten der einzelnen Modelle.
JEVLAB ARTEnglishA simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt bietet ein Schutzsystem und einen Modell-Router für LLM-Gateways unter Verwendung des Jev System One-Modells von TypeSafe. Es zeigt, wie man unabhängige Bewertungsmetriken für Genauigkeit, Kalibrierung und Latenz mit Standard-Python-Bibliotheken implementiert.
JEVLAB ARTEnglishDieses Befehlszeilen-Tool von Vercel Labs ermöglicht Entwicklern die direkte Interaktion mit KI-Modellen im Terminal. Es demonstriert die Integration von Jev als Bewertungsmodell für automatisierte Leistungstests und Qualitätsprüfungsaufgaben innerhalb der Entwicklungsumgebung.
JEVLAB ARTEnglishDieses Repository bietet ein Framework zum Finden, Entwerfen und Bewerten von TypeSafe Jev-Entscheidungsschleifen. Es dient als forschungsorientiertes Werkzeug für Entwickler, die automatisierte Entscheidungsprozesse innerhalb des Jev-Ökosystems strukturieren und validieren möchten.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt stellt einen Open-Source-Entscheidungsserver bereit, der mit der Jev-Architektur kompatibel ist. Es nutzt DiffusionGemma, um einen System-Eins-Verarbeitungsansatz für automatisierte Entscheidungsaufgaben innerhalb eines modularen Frameworks zu demonstrieren.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt zeigt ein Ticket-Triage-System, das mit .NET 10 und React 19 entwickelt wurde. Es nutzt TypeSafe Jev, um eine strukturierte, KI-gestützte Weiterleitung für eingehende Support-Anfragen zu implementieren.
JEVLAB ARTEnglishVisual-Jev ist ein Forschungsprojekt, das Entscheidungen auf Basis von Bildern statt auf textuellen Beschreibungen trifft. Das Projekt demonstriert ein System zur direkten Interpretation visueller Inhalte und untersucht damit die Möglichkeiten automatisierter visueller Schlussfolgerungen in der Praxis.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt stellt einen Jev-basierten Browser-MCP für LLM-Agenten bereit. Es demonstriert einen Ansatz zur Browser-Interaktion ohne LLM-Token-Nutzung bei der Entscheidungsfindung, wobei der Entwickler Reaktionszeiten von etwa 300ms angibt.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe's Jev plays Atari Pong. One typed Choice question per frame, no coordinates sent to the model.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIDiese Ressource bietet den offiziellen rechtlichen Rahmen und die Compliance-Richtlinien für TypeSafe AI. Sie erläutert die Nutzungsbedingungen, die für Anwender gelten, die mit den Diensten und der dokumentierten KI-Infrastruktur der Plattform interagieren.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt demonstriert ein Aufgaben-Routing-System für spezialisierte Agenten in den Bereichen Forschung, Programmierung und Schreiben. Es nutzt TypeSafe Jev, um Agenten-Workflows und die Aufgabenverteilung über verschiedene funktionale Bereiche hinweg zu verwalten.
JEVLAB ARTEnglishJev for Chrome: drives the tab you are looking at with TypeSafe Jev, a sub-second decision model. Community port of browser-use/jev-ultrafast, not affiliated with TypeSafe.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIDieser Referenzleitfaden von TypeSafe AI erläutert grundlegende Strategien zur Implementierung von Guardrails in großen Sprachmodellen. Er zeigt auf, wie Sicherheitsgrenzen festgelegt werden können, um Modellausgaben zu steuern und potenzielle Risiken während der Bereitstellung zu minimieren.
JEVLAB ARTEnglishA tool for evaluating coding sessions by analyzing each turn.
JEVLAB ARTEnglishDiese Webanwendung demonstriert, wie Jev gegen verschiedene LLMs, Stockfish oder menschliche Spieler Schach spielt. Sie bietet eine visuelle Schnittstelle zur Verfolgung von Live-Zügen, zur Anzeige der Zugwahrscheinlichkeiten von Jev und zur Verwaltung von Spielverläufen.
JEVLAB ARTEnglishDieses Befehlszeilen-Tool nutzt Jev, um KI-generierte minderwertige Inhalte in Benutzeroberflächen, Texten und Agentenanweisungen zu erkennen. Es bietet semantische Stilprüfungen, um die Qualität vor der Bereitstellung von Projekten sicherzustellen.
JEVLAB ARTEnglishCanny verhindert, dass KI-Coding-Agenten Aufgaben ohne Nachweis als abgeschlossen markieren. Durch deterministische Hooks und ein unveränderliches Protokoll wird die Arbeitsüberprüfung sichergestellt, wobei das System vollständig ohne Laufzeitabhängigkeiten auskommt.
JEVLAB ARTEnglishJev Gamecast ist eine React-basierte Anwendung für Sportbegeisterte. Sie demonstriert eine Replay-First-Architektur, bei der Benutzer Live-Sportdaten mithilfe von Jev-typisierten Fragen abfragen können, um spezifische Einblicke in Spielverläufe und statistische Daten zu erhalten.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt bewertet die Leistung von Jev beim Fuzzy-Matching von Adressen unter Verwendung des KEN_ALL-Datensatzes der japanischen Post. Es zeigt, wie Jev über KI-SDKs bei der Normalisierung und Überprüfung von Adressdaten eingesetzt werden kann.
JEVLAB ARTEnglishTyped JSON inference with DiffusionGemma, with Every and Jev benchmark results.
JEVLAB ARTEnglishagent-chaperone bietet eine Sicherheitsebene für KI-Agenten, indem es Tool-Aufrufe und deren Ergebnisse vor der Ausführung filtert. Dieser MCP-Proxy und Hook-Adapter ermöglicht es Entwicklern, Interaktionen zu überprüfen, bevor sie vom Agenten oder dem externen Tool verarbeitet werden.
JEVLAB ARTEnglishjevprune ist ein Werkzeug zum Filtern von Befehlszeilenausgaben für Coding-Agenten. Es nutzt Aufgabenbeschreibungen, um unnötige Daten aus Terminal-Streams zu entfernen und so die Konzentration der Agenten auf relevante Informationen zu unterstützen.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt implementiert drei Claude Code-Hooks, die spezifische Informationen von Jev abfragen. Es demonstriert einen praktischen Ansatz zur direkten Integration externer Datenabrufe in Entwicklungsworkflows mithilfe von benutzerdefinierten Automatisierungs-Hooks.
JEVLAB ARTEnglishShort practical intro with a Python ticket-triage example.
JEVLAB ARTEnglishDieses Tool nutzt Jev zur Bewertung von Startup-Konzepten. Benutzer reichen ihre Geschäftsideen ein, und das System gibt Feedback, indem es basierend auf seiner Analyse vorschlägt, ob das Projekt verworfen, korrigiert oder veröffentlicht werden sollte.
JEVLAB ARTEnglishDieses browserbasierte Tool ermöglicht das Erstellen von System One API-Anfragen durch die Kombination von Noul-, Choice- und Score-Eingaben. Es bietet lokale und Live-Modi sowie die Generierung von Python SDK-Code für Entwickler.
JEVLAB ARTEnglishDieses Tool nutzt das Jev-Modell, um eingehende Textnachrichten auf potenzielle Betrugsversuche zu filtern. Es demonstriert eine praktische Anwendung der TypeSafe AI-Technologie zur Verbesserung der Sicherheit in der mobilen Kommunikation durch automatisierte Inhaltsanalyse.
JEVLAB ARTEnglish
x.comDiese Ressource zeigt, wie Jev einen Rahmen für strukturierte Entscheidungsfindung in Sicherheits-Workflows bietet. Sie hebt das Potenzial zur Steigerung der operativen Geschwindigkeit hervor, wenn diese systematischen Prozesse auf komplexe Aufgaben im Bereich Security Engineering angewendet werden.
JEVLAB ARTEnglishDiese Next.js-Anwendung dient als Sandbox zum Testen des Jev-Modells, insbesondere der System One-Architektur. Sie bietet eine praktische Schnittstelle für Entwickler, um Modellausgaben zu experimentieren und die Integrationsmöglichkeiten von TypeSafe AI zu erkunden.
JEVLAB ARTEnglishDieses Repository bietet eine kuratierte Liste von Tools, Integrationen und experimentellen Projekten, die auf Jev basieren. Es dient als zentrales Verzeichnis für Entwickler, die das System One-Modell von TypeSafe AI für typisierte Entscheidungsfindungen erkunden.
JEVLAB ARTEnglishFree, no-signup Noul demo. Ask a question, get yes, no, or maybe, with web search when needed.
JEVLAB ARTEnglishJev-Trades ist ein Trading-Bot, der das Jev-System-Eins-Modell von TypeSafe AI verwendet. Das Projekt demonstriert die Integration der Jev-Modelllogik in frühen Entwicklungsstadien in automatisierte Handelsabläufe.
JEVLAB ARTEnglishDieses Projekt demonstriert das One-Pass-Option-Scoring mit einem lokalen Gemma 3 4B-Modell auf Apple Silicon via MLX. Es enthält eine Doom-Demo, um die Implementierung dieses spezifischen Scoring-Ansatzes in der Praxis zu veranschaulichen.
JEVLAB ARTEnglishACME live support-call scoring demo with TypeSafe AI, Effect, SQLite, React, Vite, and Turborepo.
JEVLAB ARTEnglishAn evaluation of typesafe AI chess. As it turns out, the AI isn't doing really well even though chess is not a particularly open-ended game. Still, it's only a prototype and this probably wasn't optimzied for games.
JEVLAB ARTEnglishFUn little experiment with Typesafe AI Jev Model playing chess against stockfish :).
JEVLAB ARTEnglishDieses Repository bietet Sicherheitsvalidierungsmechanismen für KI-Agenten wie Hermes. Es zeigt, wie automatisierte Prüfungen implementiert werden, die eine menschliche Genehmigung oder Verifizierung erfordern, bevor ein Agent Aktionen ausführt oder Systemänderungen vornimmt.
JEVLAB ARTEnglish
Fund einreichen
한국어
日本語
Español
Français
简体中文
繁體中文
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
Games & real time
Start here
Agents & browsers
0
Research & data
Decisions & routing
Tools & apps
Markets & experiments
Creative & growth