JEVLo 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, un modelo de decisión estructurado de TypeSafe. Este recurso ofrece una visión general del enfoque del modelo, ejemplos prácticos y las métricas de rendimiento según lo informado por el autor.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe lanza oficialmente su laboratorio de investigación y presenta Jev a la comunidad de desarrolladores. Este anuncio incluye un cortometraje de lanzamiento de Diogo Almeida y ofrece contexto fundamental sobre la misión y la dirección futura del proyecto.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe ha eliminado la lista de espera para Jev, permitiendo el acceso público a la plataforma. Los desarrolladores pueden utilizar la consola oficial para integrar y probar capacidades de toma de decisiones tipadas en sus propias aplicaciones.
JEVLAB ARTTypeSafe 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.
JEVLAB ARTStart with the Launch Post. Explore four official signals.
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Este proyecto demuestra un jugador autónomo de Minecraft controlado por TypeSafe AI. Incluye capacidades de toma de decisiones en tiempo real, como la construcción de una bandera canadiense, junto con un panel lateral para monitorear las acciones del agente.
JEVLAB ART
EnglishCurated catalog of System One / Decision Models — contributions for modelsystem.one.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIEste recurso oficial de TypeSafe ofrece una guía estructurada para implementar mecanismos de sugerencia de habilidades en agentes de IA. Demuestra cómo recomendar capacidades relevantes a los usuarios para mejorar la eficiencia en la interacción y la finalización de tareas.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta demuestra un método para la reducción de contexto con puntuación Jev dentro de entornos omp. Facilita la gestión del flujo de datos a través de plataformas TypeSafe u OpenRouter para optimizar el uso de contexto en agentes de IA.
JEVLAB ARTEnglish
Hamed ValigholizadehEsta herramienta demuestra la capacidad de Jev para analizar y clasificar preguntas de examen según su probabilidad de aparecer en pruebas reales. El creador afirma que el sistema procesa estas predicciones en 80 segundos, aunque falta verificación independiente de su precisión.
EnglishEnd-to-end Jev-style structured-decision stack for auditable data construction, Qwen3.5-0.8B training, fixed Mind2Web and OOD evaluation, preliminary RLCD, local serving, and interactive replay.
JEVLAB ARTEnglishJev presenta una nueva arquitectura de IA diseñada para mejorar la eficiencia de la inteligencia de software. Este recurso demuestra cómo el modelo pretende ofrecer una alternativa rentable para los desarrolladores que buscan un rendimiento optimizado en sus aplicaciones basadas en IA.
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 ARTEnglishA tool that analyzes Tetris board positions and selects optimal placements in under half a second.
JEVLAB ARTEnglishThe first general-purpose System One agent for Jev.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto de laboratorio demuestra la autonomía de múltiples drones utilizando la toma de decisiones reflexiva de TypeSafe Jev. Explora cómo estas acciones reflejas pueden integrarse con una guía estratégica opcional de Sistema 2 para gestionar la navegación aérea.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto proporciona una implementación de cliente basada en Rust para interactuar con la API de TypeSafe System One. Sirve como una herramienta fundamental para los desarrolladores que buscan integrar la funcionalidad de Jev directamente en sus aplicaciones Rust.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto demuestra un agente diseñado para detectar y filtrar contenido de baja calidad mientras los usuarios navegan por sus feeds. Su objetivo es mejorar la experiencia de consumo digital mediante la clasificación en tiempo real de los flujos de información.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta automatiza la revisión de código mediante catorce comprobaciones en cada pull request. Su objetivo es detectar problemas potenciales como secretos codificados o patrones SQL inseguros durante el flujo de trabajo de desarrollo.
JEVLAB ARTEnglishTyped decisions from a System One model. An uncertain answer is a different type from a confident one — and the compiler makes you handle it.
JEVLAB ARTEnglishACP and MCP adapter that bridges TypeSafe Jev with any LLM — computer use and typed decisions alongside Codex, Claude, Grok, and OpenCode.
JEVLAB ARTEnglishEste repositorio ofrece un plugin diseñado para integrar la funcionalidad de Claude Code con el ecosistema jev. Sirve como una utilidad para desarrolladores que buscan ampliar sus flujos de trabajo de agentes utilizando herramientas de automatización de código basadas en Claude.
JEVLAB ARTEnglishThe maze as JSON; Jev picks the turn at each junction in real time.
JEVLAB ARTEnglishLive verdict page: feeds Jev the day’s Florida Man, odd-news, politics and world headlines and asks all three primitives whether AI should kill us all, refreshed every ten minutes.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta integra Chrome DevTools con MCP para permitir la navegación automatizada en el navegador. Demuestra un flujo de trabajo donde un agente identifica una ubicación objetivo y ejecuta un comando específico de DevTools.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto ofrece un MCP de navegador impulsado por Jev para agentes LLM. Demuestra un enfoque para la interacción con el navegador que evita el uso de tokens LLM, con el autor afirmando tiempos de decisión de 300ms.
JEVLAB ARTEnglishlimpet ofrece un gancho de parada diseñado para evitar que los agentes de codificación finalicen sus tareas prematuramente. Utiliza reglas en lenguaje sencillo evaluadas por Jev para mantener la continuidad del proceso.
JEVLAB ARTEnglishEste repositorio ofrece herramientas diseñadas para ayudar a JEV a generar salidas de lenguaje natural. Sirve como una implementación práctica para desarrolladores que buscan integrar capacidades de comunicación en sus proyectos basados en JEV.
JEVLAB ARTEnglishjev-hub es un repositorio curado que agrupa artículos extensos y videos de demostración sobre Jev, el modelo de IA de tipo seguro System 1. Esta herramienta centraliza recursos comunitarios para facilitar el acceso a discusiones y ejemplos prácticos del marco de trabajo.
JEVLAB ARTEnglishAn independent, type-safe Swift SDK for TypeSafe Jev, with async/await, batching, retries, and SPM support.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto presenta un agente de asistencia personal construido sobre eve de Vercel. Utiliza 100 herramientas simuladas para comparar la eficiencia de Jev frente a LLM estándar, midiendo la cantidad de pasos necesarios para completar diversas tareas.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto demuestra el uso de TypeSafe Jev para automatizar la puntuación CVSS. Ofrece un enfoque estructurado para analizar descripciones de vulnerabilidades y generar puntuaciones de gravedad estandarizadas a partir de los datos proporcionados.
JEVLAB ARTEnglishEsta extensión de Chrome utiliza TypeSafe Jev para etiquetar publicaciones en X según categorías como sustancia, humor o contenido generado por IA. Permite a los usuarios filtrar su feed ocultando los tipos de publicaciones no deseadas.
JEVLAB ARTEnglishEste recurso demuestra un enrutador de habilidades para MCP que permite a Jev seleccionar habilidades relevantes directamente. Su objetivo es mejorar la eficiencia reemplazando los largos procesos de búsqueda de agentes con una identificación de habilidades dirigida.
JEVLAB ARTEnglishThrow in a pile of company files and get them classified and organized by department, type, sensitivity, date, counterparty and PII, with an index for AI agents. Powered by TypeSafe's Jev on OpenRouter (17¢ per 1,000 files). Zero-dependency Node CLI + Claude skill + Codex agent.
JEVLAB ARTEnglishA verified, community-maintained catalog of 485 open-source projects built with Jev.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto ofrece una aplicación nativa para la barra de menús de macOS diseñada para Notion. Desarrollada con Swift y SwiftUI, la herramienta busca proporcionar una interfaz ligera para acceder a los espacios de trabajo de Notion desde la barra de menús.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto explora el rendimiento de Jev a través de nueve experimentos y 28 predicciones con parámetros fijos. Funciona como un repositorio de investigación estructurado para analizar métricas y resultados específicos dentro del marco de trabajo de Jev.
JEVLAB ARTEnglishEsta extensión de Chrome etiqueta publicaciones en X utilizando juicios Jev. El proyecto demuestra un método para el análisis de contenido en tiempo real e incluye un contador en vivo para monitorear los costos de procesamiento asociados.
JEVLAB ARTEnglishEsta colección presenta juegos de mesa interactivos donde las mecánicas y decisiones son impulsadas por Jev. El recurso sirve como una demostración práctica de cómo integrar lógica de toma de decisiones automatizada en formatos de juegos tradicionales.
JEVLAB ARTEnglishEffect-based safety gate for AI coding agents' shell commands (OpenCode, Antigravity): fast structural rules, then TypeSafe's Jev or a chat model judges what a command does. Certified with Jev at zero dangerous commands allowed.
JEVLAB ARTEnglishGrok skill: Jev as a judgment sensor in a builder-agent loop (priors × probabilities → next act).
JEVLAB ARTEnglishA small second eval for shadcn-ui/lint that uses TypeSafe's Jev to judge the linter's own output.
JEVLAB ARTEnglishEsta extensión expone los juicios de TypeSafe Jev a través de cinco herramientas pi. Permite que los modelos de IA realicen evaluaciones semánticas precisas mientras los desarrolladores mantienen el control total sobre los umbrales, las ponderaciones y las acciones del sistema.
JEVLAB ARTEnglishSystem-architecture skill for TypeSafe AI Jev/System One — find fuzzy semantic judgment and turn it into small Choice/Score/Noul primitives.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto demuestra la integración de TypeSafe Jev como una capa de toma de decisiones para un agente de codificación. Explora cómo se puede aplicar el razonamiento estructurado y silencioso para automatizar tareas de desarrollo de software dentro del marco del agente pi.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta CLI de Python demuestra un enfoque experimental para la búsqueda semántica de líneas utilizando TypeSafe Jev y OpenRouter. Ofrece una interfaz ligera para consultar datos sin necesidad de dependencias de tiempo de ejecución complejas.
JEVLAB ARTEnglishA simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.
JEVLAB ARTEnglishInstinct demuestra un enfoque basado en Jev para la selección de interfaces. Permite a los usuarios describir un caso de uso en lenguaje natural, que el sistema asigna a un componente de interfaz preexistente de un catálogo fijo sin generar código.
JEVLAB ARTEnglishExperimental Hermes plugin: Jev-assisted model routing plans with budget and capability constraints. API access pending.
JEVLAB ARTEnglishrh-guard ofrece un mecanismo de detección de hackeo de recompensas para agentes de codificación. Utiliza denegaciones estructurales y un sidecar TypeSafe Jev System One para monitorear hooks en Claude Code y Cursor, con el fin de identificar posibles comportamientos de hackeo de recompensas durante tareas de desarrollo automatizadas.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto compara Jev con Gemini 3.8 Flash mediante la clasificación de 1,000 reseñas de aplicaciones. El autor afirma que la implementación de Jev logra velocidades de procesamiento superiores y costos más bajos en comparación con el modelo Gemini.
JEVLAB ARTEnglishEste experimento demuestra una interfaz de decisión tipada al estilo Jev utilizando un modelo Qwen3-4B congelado. Enseña cómo leer los logits de las letras de opción directamente en lugar de generar JSON estándar.
JEVLAB ARTEnglishEste recurso proporciona un SDK no oficial de Elixir para la API de TypeSafe AI. Demuestra cómo los desarrolladores pueden integrar los servicios de TypeSafe AI en aplicaciones Elixir utilizando una biblioteca cliente dedicada para una comunicación estructurada.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto ofrece un SDK de .NET diseñado para facilitar la integración con la plataforma TypeSafe AI. Funciona como una herramienta para desarrolladores que permite gestionar interacciones dentro del ecosistema TypeSafe utilizando patrones de desarrollo estándar de .NET.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe Jev as a decision layer for the Pi coding agent: a measured tool-call gate plus jev_ask for typed, calibrated answers.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta funciona como un compilador para el lenguaje natural, permitiendo a los usuarios ingresar texto para recibir diagnósticos lingüísticos. Ofrece una interfaz experimental para analizar patrones de comunicación humana mediante un marco de procesamiento estructurado similar al código.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto de investigación evalúa el valor práctico de las puntuaciones de confianza de Jev durante la ejecución de tareas. Ofrece un marco para que los desarrolladores analicen cómo estas métricas se correlacionan con el rendimiento del modelo en escenarios reales.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIEsta referencia oficial de TypeSafe define la primitiva Score. Explica los mecanismos centrales para evaluar las salidas de los modelos dentro del marco de trabajo TypeSafe, proporcionando a los desarrolladores las especificaciones técnicas necesarias para su implementación.
JEVLAB ARTEnglishComment-moderation playground: paste a comment, Jev decides what to do with it.
JEVLAB ARTEnglishA developer project integrating Home Assistant with Jev for processing user input without an LLM.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIEsta guía de referencia oficial de TypeSafe AI demuestra cómo implementar la funcionalidad de búsqueda semántica línea por línea. Proporciona a los desarrolladores los patrones necesarios para realizar una recuperación de texto precisa dentro de conjuntos de datos estructurados.
JEVLAB ARTEnglishKnow before you click. A Chrome extension that reads articles and YouTube videos ahead of you and says read, skim, save, or skip — with a confidence, tuned to your goals. Open source, MV3, powered by Jev.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto demuestra una implementación de chatbot utilizando la arquitectura de modelo Jev de TypeSafe AI. Explora cómo se pueden aplicar métodos autorregresivos a un modelo que no genera texto de forma nativa, ofreciendo un enfoque único para la interacción conversacional.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto demuestra el aseguramiento de calidad frontend basado en evidencia utilizando Jev Ultrafast y Browser Harness. Incluye una aplicación de tareas sintética para mostrar cómo estas herramientas pueden integrarse en flujos de trabajo de pruebas automatizadas.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto demuestra una integración de motor de ajedrez utilizando TypeSafe AI System One. Ofrece evaluación de movimientos, clasificación de juegos y oponentes basados en personajes para partidas interactivas.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto evalúa la capacidad de Jev para predecir los resultados de pruebas A/B de titulares. El autor informa que Jev identificó correctamente el titular ganador en el 64.5% de más de 10,000 experimentos de Upworthy, mejorando su precisión cuando las diferencias eran decisivas.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta ofrece análisis de tono en tiempo real para publicaciones y borradores en Bluesky. Demuestra una integración con la API Jev de TypeSafe para etiquetar automáticamente el sentimiento emocional del contenido antes de su publicación.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIEsta documentación oficial proporciona los materiales de referencia para el SDK de Python de TypeSafe. Describe los métodos y configuraciones necesarios para que los desarrolladores integren las capacidades de TypeSafe AI en sus proyectos de Python.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto experimental demuestra un generador de señales de Bitcoin de múltiples horizontes. Utiliza probabilidades de TypeSafe Jev junto con datos de mercado de Binance para explorar indicadores de tendencias de precios dentro de un marco de análisis técnico.
JEVLAB ARTEnglishEsta extensión de navegador utiliza Jev para analizar y clasificar artículos en línea. Demuestra cómo identificar automáticamente el encuadre de las noticias, los temas del contenido y el uso de lenguaje cargado en los medios digitales.
JEVLAB ARTEnglishEste repositorio ofrece un conjunto de complementos para el marco DeepSeek Harness. Demuestra la integración del modelo de decisión Jev System One para facilitar procesos de razonamiento y toma de decisiones automatizados dentro del entorno de trabajo existente.
JEVLAB ARTEnglishEste paquete de Python utiliza typesafe.ai para evaluar comentarios de código basados en heurísticas específicas. Demuestra un enfoque automatizado para evaluar la calidad de la documentación dentro de una base de código mediante la aplicación de análisis estructurado a los comentarios.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto ofrece una herramienta de búsqueda semántica de código y auditoría de diferencias para asistentes de codificación de IA como Antigravity, Cursor y Claude Code. Utiliza TypeSafe System One para ayudar a los desarrolladores a verificar cambios y mejorar la eficiencia de búsqueda.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto de investigación compara el rendimiento de Jev, Gemini 3.8 Flash y GPT-5.6 Luna en la anotación estructurada de sentencias judiciales del TJSP. El estudio evalúa la calidad, el tiempo de procesamiento y los costos operativos de cada modelo.
JEVLAB ARTEnglishEste repositorio presenta una evaluación de modelos de recompensa Jev 1.13 a través de ocho pistas de referencia. Incluye un informe interactivo y una tabla comparativa de 54 filas que detalla el rendimiento actual frente a otros modelos.
JEVLAB ARTEnglishEste banco de trabajo integra simulaciones robóticas de MuJoCo con MiniCPM5-2B y APIs de modelos Jev. Demuestra un marco para probar agentes de toma de decisiones incorporados en entornos basados en física, facilitando la investigación sobre la interacción de modelos con hardware físico simulado.
JEVLAB ARTEnglish
Enviar recurso
한국어
日本語
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
1
Games & real time
Research & data
Agents & browsers
Tools & apps
Devices & robotics
Start here
Decisions & routing
Creative & growth
Markets & experiments