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Recent activityA FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
Lo mejor de Jev: proyectos reales, guías prácticas e ideas de toda la web.
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida presenta Jev, el modelo de decisión estructurado de TypeSafe. Vea el film de lanzamiento y explore el hilo original para el enfoque del modelo, ejemplos y rendimiento informado por el autor.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALEl anuncio oficial de lanzamiento de TypeSafe presenta el laboratorio y orienta a los desarrolladores a Jev. Incluye el film de lanzamiento de Diogo Almeida y su introducción original.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe anuncia el acceso público a Jev sin lista de espera. La consola oficial es el punto de partida para probar decisiones tipadas en su propia aplicación.
x.comJev ahora es públicoVer proyecto ↗TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe destaca el enfoque de salida tipada de Jev: las aplicaciones proporcionan estado y preguntas, luego actúan sobre probabilidades, elecciones o puntajes. La anunciación vinculada también cubre la integración de la API de Venice.
x.comRespuestas que puede usar su códigoVer proyecto ↗Start with the Launch Post. Explore four official signals.
1198 recursos
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Plugin de Claude Code que reemplaza el resumen de compresión con decisiones Jev, evaluando cada llamada de herramienta y resultado en una sola solicitud rápida, descartando o truncando los datos obsoletos.
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OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIAnuncio de lanzamiento: arquitectura, entrenamiento RLCD, precios, demostraciones de Doom y Wikiracing, FAQ.
EnglishJev PASSFIT 95%CAT 98%
Higgsfield AI 🧩Demostración donde Jev selecciona los modelos de IA más adecuados para tareas de generación de video e imagen en Higgsfield.
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Gregor ZunicDemo de búsqueda de vuelos de Gregor Zunic con un espacio de acción dinámico del DOM.
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OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIReferencia oficial de TypeSafe: Introducción.
docs.typesafe.aiSTATE → DECISION → CODEVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 12%CAT 99%
OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIDefiende la inteligencia nativa de máquinas diseñada para software, no para conversaciones.
typesafe.aiManifestoVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 13%CAT 80%
OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AICamino más corto desde una clave de API hasta una decisión tipada.
EnglishJev HOLDFIT 25%CAT 98%
OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIDemo interactiva oficial de fan-out especulativo: muchas preguntas en una sola llamada, el código mantiene las respuestas relevantes.
docs.typesafe.aiSTATE → DECISION → CODEVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 24%CAT 27%
Servidor oficial de TypeSafe. Los demos de Builder están en el canal Show and Tell.
discord.ggDiscordVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 4%CAT 69%
Chris TateExperimento que combina la representación JSON con Jev para crear interfaces de usuario generativas instantáneas para renderizar componentes y sistemas de diseño rápidamente.
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Agente ultra rápido para uso en navegador: Jev selecciona la operación y el elemento DOM en una sola solicitud; un pequeño LLM solo escribe texto cuando es necesario.
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metr0xSimulación donde MOSS recoge basura según instrucciones, buscando mejorar la limpieza de las calles mediante toma de decisiones automatizada.
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Nailthy TangExperimento de prueba en tiempo real usando Jev para seleccionar y cambiar ropa según la entrada del usuario y el análisis del transcripción.
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OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIRecetas reproducibles: preguntas paralelas, reordenación, filtros, verificación de citas, extracción, clasificación jerárquica.
docs.typesafe.aiSTATE → DECISION → CODEVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 14%CAT 30%
OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIContrato de solicitud y respuesta para POST /v1/systemone.
docs.typesafe.aiSTATE → DECISION → CODEVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 16%CAT 100%
Faadil ShaikJev controla Super Mario Bros. usando inferencia rápida y salidas estructuradas, demostrando potencial para aplicaciones en tiempo real.
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OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIPega un estado, agrega preguntas y ve respuestas tipadas en el navegador.
console.typesafe.aiPlaygroundVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 18%CAT 41%
OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIChoice, Score y Noul: los tres tipos de preguntas y lo que devuelven.
docs.typesafe.aiSTATE → DECISION → CODEVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 9%CAT 100%
OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIModos de falla conocidos del modelo público actual, documentados por TypeSafe.
docs.typesafe.aiSTATE → DECISION → CODEVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 78%CAT 34%
OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIMetodología de evaluación publicada y resultados por modelo para flujos de trabajo de System One.
evals.typesafe.aiEval de flujos de trabajoVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 28%CAT 95%
Kevin GrajedaClasificador que evalúa en tiempo real la dificultad de las instrucciones, permitiendo un modo rápido para instrucciones simples para mejorar la interacción del usuario.
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OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIIntroducción, primitivas, patrones, recetas, referencias de API HTTP y SDK.
docs.typesafe.aiSTATE → DECISION → CODEVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 12%CAT 99%
Cliente oficial sincrónico y asincrónico de Python. pip install typesafe-sdk.
github.comtypesafe-ai/typesafe-sdk-pythonVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 7%CAT 100%
Actualizaciones de producto y investigación.
x.com@typesafeai on XVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 10%CAT 77%
OFICIALTRADUCIDO4 clicks / 7dTypeSafe AIFan-out especulativo, enrutamiento con confianza, puntuación compuesta y enrutamiento de intención.
docs.typesafe.aiSTATE → DECISION → CODEVer proyecto ↗EnglishJev HOLDFIT 10%CAT 92%
Un planificador de consultas basado en Jev optimiza el rendimiento de Postgres, logrando una mejora del 12% en benchmarks de orden de unión mediante ajustes.
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A fire evacuation simulation where each person makes Jev-style decisions.
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0xCodilaA setup using Jev and GrokBot to route AI agent tasks efficiently, reducing costs and execution time with a seven-step configuration process.
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A drone navigation experiment where Jev makes real-time decisions to avoid obstacles in an asteroid field.
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A community experiment demonstrating Jev's interaction with a video game.
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Automates email categorization of 63,045 emails in under 3 minutes at low cost.
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Integrates Jev into apps for smart autofill features improving user experience.
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OCR de la pantalla, clasificación de la próxima acción con TypeSafe, clic. macOS.
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A community post confirming Jev's capability to generate text, responding to a claim that it cannot.
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A developer project for the games shelf, where Jev improvises piano with proper questions.
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Pierre-Eliott LallemantJev analyzes outreach messages to identify signals that lead to booked demos, improving campaign performance.
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A community post about a virtual town where Jev makes all decisions, managing 120 people and various local structures.
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Matthew BermanA focus group experiment using Jev to make scroll or stop decisions on ads.
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Nader DabitJev powers a predictive launcher that anticipates user intent based on typing patterns.
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A community post describing an offline decision system using Jev to evaluate research branches efficiently.
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jaffaA content marketing tool that analyzes 12.8M viral videos to generate data-backed social media scripts.
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Marcel PociotMarcel Pociot's browser extension that collapses posts based on a Jev judgment.
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x.comJev offers versatile use cases, with a community post suggesting potential for rapid SaaS growth.
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A tested resource evaluating Jev's capabilities in browser automation and support tasks.
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AgentRun leverages Jev for creating self-sufficient agent workflows.
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AckermanJev rapidly analyzes 700 live ads in 40 seconds for marketing insights at low cost.
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An experiment using Jev to interpret voice commands and trigger tool actions before the user finishes speaking.
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An agent project aimed at reducing token usage for coding agents via an MCP server.
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John YeoA community post about improving a Slack agent's speed using Jev for faster skill and tool classification.
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Ultra-fast model routing using Jev for agent-based systems.
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A skill for writing and improving programs that call Jev, TypeSafe's System One model.
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Matthew BermanJev analyzes 724 live ads from 37 brands in 40 seconds, breaking down their elements and formats.
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Sarvagya KulshreshthaA community post describing a system that matches one candidate to 400 companies with a confidence score in 12 seconds.
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Alex NikolicAn MLP trained on Qwen 4B that functions similarly to Jev, offering a typesafe alternative.
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A community post describing an SEO audit using Jev to analyze website internal links in 45 seconds.
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A React app that estimates an age range based on a Korean name, described as a developer tool.
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Go CLI and single-binary MCP server exposing TypeSafe judgments to Claude Desktop, Claude Code, and Codex.
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x.comA community guide outlining 10 steps to implement Jev for faster decision-making in AI agent systems.
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Runnable Jev examples through OpenRouter for immediate implementation.
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A browser-based search tool that uses a 27K-parameter model to parse queries with Jev's assistance.
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toksA community post describes using Jev with an LLM to play Doom, exploring multiple future outcomes.
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Tool for systematic reviewers to extract information from research articles efficiently.
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A Rubik's Cube that uses Jev AI to solve itself using a human-like method rather than optimal algorithms.
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RaZaanA Chrome extension enabling agents to browse and interact with websites, utilizing Jev for decision-making.
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SachinA community post exploring Jev's behavior in a game of Catan, where multiple Jevs struggle with negotiation.
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A community project using Jev to control a Tesla Full Self Driving simulator, offering a quick rebuild.
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Classifies tax documents using an LLM pipeline for efficient processing.
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A social media feed optimized using user bookmarks and Jev's analysis.
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A user creates music by giving real-time voice commands to Jev.
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Jev enables fast search of physical library indexes.
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Marc KöhlbruggeA real-time computer assistant using Jev and local Whisper to process voice input, classify actions, and interact with the screen through a Swift app for accessibility.
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Daniel ChJev converts websites into native mobile apps by deciding the optimal build process and handling app store submissions.
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