A 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, 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.
1262 recursos
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Jev conducts a sentiment-based stock market analysis for the Danish market in 2025, using diverse data sources with low cost.
JEVLAB ART
EnglishJev HOLDFIT 52%CAT 99%
Snake auto-played by TypeSafe's Jev model: one System One choice per tick, legal moves and facts generated in code.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 77%CAT 98%
Este experimento muestra a Jev seleccionando movimientos legales durante una partida de ajedrez. El creador compara su desempeño con modelos de razonamiento establecidos para evaluar su capacidad de toma de decisiones dentro del juego.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Esta herramienta basada en navegador permite construir solicitudes para la API System One mediante la composición de estados con entradas Noul, Choice y Score. Ofrece modos local y en vivo, además de generar código para el SDK de Python.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Este proyecto evalúa el uso de Jev para convertir la intención del jugador en texto libre en acciones de servidor estructuradas. El autor informa una tasa de acuerdo del 96% y una latencia mediana de 317 ms en este entorno de juego de mesa.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Pydantic AI capabilities made stronger with Jev: small runnable demos, one file each.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 68%CAT 38%
Este proyecto demuestra un sistema automatizado diseñado para analizar artículos de noticias y sugerir contenido relevante para las marcas. El creador afirma que la herramienta ofrece un método eficiente y de bajo costo para identificar oportunidades mediáticas.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
LegalForecast-MTD benchmark alpha and official evaluation workflows.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 10%CAT 65%
Este DSL de Haskell ofrece un marco centrado en agentes para el modelo de juicio Jev. Demuestra cómo implementar paquetes tipados y tipos inferidos para garantizar un etiquetado consistente y un manejo de datos estructurados en flujos de trabajo de agentes.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Rob HallamSuperX se integra con Jev para automatizar la evaluación de contenido. El creador afirma que la herramienta analiza 61 preguntas por publicación en menos de un segundo para estimar su potencial viral.
EnglishJev HOLDFIT 63%CAT 90%
Small game that tests how Jev handles unknown input.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 58%CAT 89%
Este 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 ARTEnglishSource-linked curation
Esta herramienta experimental utiliza TypeSafe Jev para puntuar en tiempo real el potencial viral de los borradores en X. Demuestra un enfoque automatizado para la evaluación de contenido, aunque la eficacia de su metodología de puntuación es una afirmación no verificada del creador.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Este experimento demuestra el uso de Jev para transformar inglés sencillo en prosa elaborada en tiempo real mientras se escribe. Presenta una herramienta creativa diseñada para ayudar a los autores mejorando dinámicamente su texto durante la redacción.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
savA community post suggests Jev accelerates computer use, claiming 100x faster processing than standard LLMs.
EnglishJev HOLDFIT 20%CAT 83%
发明 RLHF 的人，这次做了个不会说话的模型：Jev 独立研究报告。52 页 PDF + 50 条中文实测复现包 + 143 条可回溯数据表.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 58%CAT 98%
Hugo MontenegroEste proyecto demuestra la integración de Jev en el juego de mesa Codenames. El creador afirma que esta implementación logra un rendimiento rápido y rentable durante las sesiones de juego.
EnglishJev HOLDFIT 63%CAT 96%
CartShield utiliza TypeSafe Jev para ayudar a las pequeñas y medianas empresas a gestionar el fraude en los pagos. Esta herramienta ofrece un enfoque estructurado para evaluar los riesgos de las transacciones y automatizar los procesos de disposición en entornos de comercio electrónico.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A teleprompter of talking points that checks each one off as you cover it, using TypeSafe's Jev Score questions.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 66%CAT 70%
PauliusEste proyecto presenta un sistema para desplegar agentes directamente en lienzos digitales. El creador afirma que este enfoque evita los procesos lentos de LLM tradicionales para permitir una interacción y un despliegue de agentes más rápidos dentro de la interfaz.
EnglishJev HOLDFIT 12%CAT 53%
Este experimento muestra una partida de Gomoku entre dos instancias de Jev. Proporciona el código fuente y registros de tiempo para ilustrar cómo los agentes Jev interactúan y procesan el estado del juego durante una partida competitiva.
JEVLAB ART
日本語Source-linked curation
Jev as an LLM prompt guardrail inside the agentgateway proxy, with tracing and cost tracking.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 74%CAT 55%
A small second eval for shadcn-ui/lint that uses TypeSafe's Jev to judge the linter's own output.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 80%CAT 84%
Esta herramienta utiliza Jev para analizar y clasificar mensajes y diffs de commits de Git. Demuestra la categorización automatizada de cambios de software, identificando específicamente correcciones de errores, parches de seguridad y diversos tipos de modificaciones en el historial.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Este proyecto ofrece un plugin MCP local-first para la revisión continua de la calidad del software. Utiliza Jev para permitir que los agentes de codificación de IA realicen análisis automatizados y mantengan los estándares del código base localmente.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Paul WeiJev model demonstrates fast decision-making in a strategy game. Achieves high-speed gameplay with minimal visual feedback.
简体中文Jev HOLDFIT 51%CAT 99%
Browser use for coding agents, 3-5x faster than browser-use. MCP server + CLI; TypeSafe Jev decides every step in ~300 ms.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 72%CAT 100%
Esta herramienta de línea de comandos se integra con el modelo Jev de TypeSafe AI para realizar análisis estructurados de texto. Admite consultas de sí/no, opción múltiple y rúbricas, devolviendo probabilidades calibradas para su uso en scripts, CI y flujos de trabajo de agentes de IA.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
OFICIALTRADUCIDOTypeSafe AIEsta documentación oficial proporciona la referencia para el SDK de JavaScript de TypeSafe AI. Describe los métodos necesarios y los patrones de integración para que los desarrolladores implementen la funcionalidad de TypeSafe en sus aplicaciones basadas en JavaScript.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 94%CAT 100%
Esta demostración muestra a los agentes Jido utilizando Jev para realizar movimientos en una partida de tres en raya. Sirve como un ejemplo práctico de cómo Jev puede aplicarse para coordinar procesos de toma de decisiones en entornos de juego multi-agente.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
SQL with natural-language predicates, powered by TypeSafe's Jev. Filter, rank, classify and score rows by meaning — batched, cached and cost-guarded.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 76%CAT 66%
Fayaz AhmedEste proyecto demuestra un flujo de trabajo de clasificación de imágenes que integra OCR y Jev. El creador informa que procesó 900 imágenes en un lapso de 40 segundos utilizando esta canalización automatizada.
EnglishJev HOLDFIT 66%CAT 53%
Instinct 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 ARTEnglishSource-linked curation
Esta herramienta de interfaz de línea de comandos permite realizar juicios calibrados como clasificar, calificar y triar directamente desde la terminal. Demuestra un enfoque ergonómico para agentes al interactuar con los flujos de trabajo de TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Este estudio de Boring Tools Kit analiza los costos de las auditorías SEO. Demuestra cómo el triaje de Jev permite priorizar correcciones técnicas y brechas de contenido mediante probabilidades calibradas para optimizar el rendimiento en buscadores.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Esta interfaz de terminal integra OpenAI con TypeSafe Jev para ofrecer respuestas. Demuestra un flujo de trabajo que genera informes de decisión transparentes, permitiendo a los usuarios revisar el proceso de razonamiento detrás de cada resultado proporcionado por el sistema.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Jev-AV es una herramienta de seguridad que extrae características estructurales, como entropía y hashes, de ejecutables, scripts y documentos. Utiliza Jev para evaluar si los archivos analizados presentan comportamientos maliciosos en tiempo real.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
OFICIALTRADUCIDOTypeSafe AIEsta documentación oficial de TypeSafe define el concepto de habilidades de agente. Explica cómo se estructuran las capacidades modulares para permitir que los agentes autónomos realicen tareas específicas de manera efectiva dentro del marco de trabajo de TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Este proyecto explora sistemas de memoria para agentes utilizando Jev para determinar y recuperar información relevante. Demuestra un mecanismo para gestionar datos contextuales, aunque la eficacia del proceso de recuperación depende de los detalles de implementación específicos del desarrollador.
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Open replica of TypeSafe's Jev: typed calibrated decisions in one forward pass, on Gemma 4 E2B / Gemma 3 270M (Modal).
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 59%CAT 37%
OFICIALTRADUCIDOTypeSafe AIEsta documentación de referencia oficial explica la primitiva Choice dentro del marco de trabajo TypeSafe AI. Describe la implementación estructural y los patrones de uso recomendados para desarrolladores que integran lógica de toma de decisiones en sus aplicaciones.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Let Jev (TypeSafeAI) solve 2048.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 67%CAT 97%
Check whether each cited paper supports the sentence citing it. Claude proves the quote, TypeSafe's Jev scores it, a human decides.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 23%CAT 53%
SIEGE es un sistema de puerta de acción tipado diseñado para defenderse contra múltiples agentes. El proyecto demuestra una arquitectura de bucle de defensa que aprende de los intentos de brecha, evaluada mediante W&B Weave.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Este juego de temática ciberpunk utiliza TypeSafe Jev para simular un tenso encuentro en un cruce fronterizo. Los jugadores deben navegar por opciones de diálogo para engañar a los guardias e inspeccionar recibos digitales para avanzar en la historia.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
jevcal ofrece un marco para calibrar y establecer umbrales en modelos de decisión TypeSafe Jev. Demuestra métodos para verificar la deriva de estos modelos frente a un profesor LLM, evitando la necesidad de adivinar manualmente los umbrales de confianza.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Este tutorial ofrece una guía detallada sobre la configuración de la API de Jev. Muestra cómo los desarrolladores pueden integrar Jev con modelos de lenguaje extensos para crear y probar prototipos de inteligencia artificial.
EnglishJev HOLDFIT 53%CAT 96%
RomànEsta demostración muestra cómo Jev procesa 700 leads para predecir el rendimiento de los mensajes de alcance. El creador afirma que el sistema completa este análisis en 40 segundos, ilustrando un flujo de trabajo para la calificación rápida de leads.
EnglishJev HOLDFIT 63%CAT 85%
OFICIALTRADUCIDOTypeSafe AITypeSafe 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 ARTEnglishJev PASSFIT 90%CAT 96%
Este proyecto demuestra un modelo pequeño entrenado para elegir entre opciones de texto dinámicas mediante asignación de probabilidad en una sola pasada. Incluye implementaciones experimentales para Doom, ajedrez y Wikispeedia que muestran las capacidades de toma de decisiones del modelo.
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Este SDK de Rust proporciona interfaces asíncronas y bloqueantes para interactuar con la API de TypeSafe AI System One. Es una herramienta diseñada para que los desarrolladores integren funcionalidades de TypeSafe AI directamente en sus aplicaciones basadas en Rust.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Este proyecto demuestra un agente de reclutamiento para LinkedIn impulsado por Jev. El sistema muestra cómo navegar por perfiles relevantes, guardar enlaces y revisar la evidencia de los candidatos frente a los requisitos de contratación establecidos.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Esta demostración compara las respuestas de Jev y LLM utilizando affectus y Vercel AI Gateway. Permite a los usuarios observar las discrepancias en los valores de fluctuación emocional y la velocidad de respuesta para las mismas entradas en una sola interfaz.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Este 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 ARTEnglishSource-linked curation
TypeSafe Jev playground — custom Choice/Score/Noul builder with live distributions.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 71%CAT 23%
PlayJev presenta un modelo de 0.8B parámetros capaz de jugar diez juegos de navegador. El sistema calcula probabilidades de movimientos legales en una sola pasada directa sin generar texto, demostrando un enfoque especializado para agentes de juego.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Browser game: try to beat Jev at spotting a spam message.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 63%CAT 94%
Esta GitHub Action automatiza la clasificación de problemas aplicando etiquetas como spam o duplicado según umbrales de confianza definidos por el usuario. Demuestra un enfoque condicional para la gestión de repositorios, asegurando que las etiquetas solo se asignen bajo criterios específicos.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
omar ✌️Este proyecto demuestra un sistema diseñado para capturar secuencias de navegación de interfaces de usuario bajo demanda. Utiliza el procesamiento de Jev para automatizar el registro de flujos de UI, ofreciendo una herramienta para documentar y analizar experiencias digitales interactivas.
EnglishJev HOLDFIT 48%CAT 46%
Uses Jev to decide which AI model to use before generating output, based on prompt and quality requirements.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 65%CAT 99%
Typed JSON inference with DiffusionGemma, with Every and Jev benchmark results.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 60%CAT 87%
Este 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 ARTEnglishSource-linked curation
Jackalope es una interfaz gráfica de escritorio para programación con agentes que coordina tareas entre agentes locales. Utiliza Jev para seleccionar el agente óptimo para cada tarea, ofreciendo revisiones de código básicas y contexto relevante para el proyecto.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
NickTest report using Jev to check each agent action first: most attacks caught, almost no false blocks.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 68%CAT 39%
HassanJev classifies emails for fraud detection, with uncertain cases handled by Kimi K3 for high accuracy.
EnglishJev HOLDFIT 69%CAT 98%
Este repositorio ofrece un SDK de Go no oficial para interactuar con los servicios de TypeSafe AI. Demuestra cómo los desarrolladores pueden integrar la funcionalidad de TypeSafe AI en aplicaciones basadas en Go mediante una interfaz de cliente estructurada.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
OFICIALTRADUCIDOTypeSafe 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 ARTEnglishJev PASSFIT 87%CAT 91%
Single-agent Pi coding coprocessor with Jev semantic gates, baseline-to-current diff review, and append-only observability telemetry.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 62%CAT 61%
Minecraft mod where Jev tries to finish the game from scratch without a scripted route.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 53%CAT 96%
ZachiA PostgreSQL extension enabling natural language queries across databases.
EnglishJev HOLDFIT 35%CAT 66%
Esta herramienta ofrece una interfaz de línea de comandos ligera y sin dependencias para interactuar con TypeSafe Jev. Sirve como utilidad para desarrolladores que buscan integrar flujos de trabajo de Jev directamente en sus entornos de terminal.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Este proyecto integra Jev en el marco de trabajo DeepSeek Harness. Demuestra cómo los desarrolladores pueden utilizar Jev para tareas de juicio automatizadas dentro de los flujos de evaluación existentes para optimizar la evaluación de modelos.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
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