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 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.
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EnglishEste proyecto presenta un juego de romper ladrillos en Next.js donde el movimiento de la paleta es controlado en tiempo real por el modelo Jev de TypeSafe AI. El autor indica que fue desarrollado utilizando Claude Code.
JEVLAB ARTEnglishA developer project offering a Chrome extension to blur low-value LinkedIn posts, collected for the creative shelf.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta de línea de comandos facilita el aprendizaje activo integrando la retroalimentación humana con GEPA. Demuestra un flujo de trabajo para refinar las definiciones de decisión de Jev mediante procesos iterativos de etiquetado y alineación.
JEVLAB ARTEnglishEsta guía en video explora las capacidades principales de Jev, demostrando cómo maneja la automatización del navegador, la clasificación de datos y las tareas de revisión de código sin depender de modelos de lenguaje grandes.
EnglishEsta demostración explora el uso de Jev para automatizar pruebas de extremo a extremo en Android. El autor afirma que la herramienta ofrece resultados más rápidos que otras opciones, aunque estas métricas de rendimiento no han sido verificadas.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto de desarrollo demuestra una implementación de control por voz para macOS. Utiliza Jev como una opción de respaldo para procesar comandos cuando se requiere asistencia adicional en el reconocimiento de voz.
JEVLAB ARTEnglishjevscape ofrece un arnés RuneBench para Jev, que incluye un catálogo de acciones limitado y un controlador de modo tick. Incluye un panel de control en vivo diseñado para ayudar a los desarrolladores a monitorear y gestionar flujos de trabajo de agentes.
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 ARTEnglishJev plays Tetris by making real-time decisions to move blocks.
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 presenta una implementación de Tetris en tiempo real donde agentes basados en Jev compiten contra otros modelos de IA. Demuestra la integración de lógica de juego y la interacción multi-agente en un entorno competitivo.
JEVLAB ARTEnglishOffline Obsidian search with optional Jev reranking of results, requiring user approval before reranking.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta para desarrolladores gestiona la selección de reglas para Claude, asegurando que solo se muestre información relevante. Demuestra un método para optimizar las interacciones con IA mediante la aplicación dinámica de restricciones contextuales.
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 ARTEnglishHigh-throughput synthetic & pretraining dataset sifter powered by TypeSafe AI Jev (api.typesafe.ai). Stream, filter, and score Parquet & JSONL datasets at 1,500+ rows/sec using System One typed decisions (Choice, Score, Noul).
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x.comA collection of 19 open-source projects using Jev technology for various applications including AI agents and game interactions.
简体中文Este 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 ARTEnglishJev picks rotation and column from holes, stack height, and bumpiness.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIEsta guía de referencia de TypeSafe AI demuestra métodos estandarizados para extraer datos temporales de texto no estructurado. Proporciona patrones esenciales para que los desarrolladores implementen un análisis de fechas fiable en sus aplicaciones basadas en IA.
JEVLAB ARTEnglishHigh-speed recursive AI Elo tournament engine powered by Jev and Swiss matchmaking.
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 ARTEnglish3D chess powered by TypeSafe AI (Jev). AI vs AI by default, or play either side. Multiple difficulty levels.
JEVLAB ARTEnglishBuild versioned judgment functions on TypeSafe's Jev once, then call the same published version from your backend over HTTP and from coding agents over MCP. The vendor key stays on your machine.
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AbolA community post describes using Jev to analyze news for stock investment opportunities.
EnglishCommunity .NET SDK for the TypeSafe AI System One API — typed noul, choice, and score questions with structured, confidence-scored answers. Not affiliated with TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishTalk to your Mac. Local whisper.cpp + one Jev (TypeSafe) call per command + macOS automation.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto demuestra una implementación de automatización en MacOS controlada por Jev. Sirve como una configuración experimental para utilizar TypeSafe System One como motor de toma de decisiones para navegar e interactuar con entornos de escritorio.
JEVLAB ARTEnglishEste recurso de Leonardo Bissoli explora la aplicación de Jev para procesos de toma de decisiones estructuradas. A través de un video y referencias, el autor demuestra cómo Jev puede utilizarse para organizar y ejecutar flujos de trabajo lógicos complejos en escenarios prácticos.
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PortuguêsJev rapidly analyzes competitor ads with detailed classification and cost efficiency.
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RaZaanA Chrome extension enabling agents to browse and interact with websites, utilizing Jev for decision-making.
EnglishEste 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 ARTEnglishEsta plataforma comunitaria ofrece más de 110 casos de uso, juegos y desafíos de lógica para IA. Cuenta con una interfaz optimizada para móviles que permite editar prompts y realizar comparaciones A/B para evaluar los resultados de diferentes modelos.
JEVLAB ARTEnglishEste segmento de podcast explora la conexión conceptual entre la paradoja de Jevons y el modelo de financiación detrás de TypeSafe AI. Ofrece una visión general de cómo estos principios económicos se relacionan con el desarrollo y la sostenibilidad de los proyectos de inteligencia artificial modernos.
EnglishEsta guía demuestra cómo integrar Jev en los flujos de trabajo de LangChain para enrutar solicitudes entre diferentes modelos. Se centra específicamente en implementar medidas de seguridad para identificar y bloquear llamadas a herramientas potencialmente riesgosas durante la ejecución.
JEVLAB ARTEnglishEsta demostración muestra a Jev interactuando con el juego de estrategia móvil Clash Royale. El video captura al agente navegando por las mecánicas del juego para completar y ganar una partida, ilustrando su capacidad para procesar entradas visuales en tiempo real y ejecutar decisiones tácticas.
JEVLAB ARTEnglishJev-compatible System 开源Jev.
JEVLAB ARTEnglishblink es una herramienta que utiliza la tecnología Jev para facilitar la búsqueda en bases de código. Demuestra cómo los desarrolladores pueden integrar capacidades de búsqueda semántica en sus flujos de trabajo locales para mejorar la navegación.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIEsta documentación de referencia oficial detalla las primitivas estructurales avanzadas para TypeSafe AI. Proporciona orientación técnica sobre cómo organizar arquitecturas de datos complejas para garantizar la coherencia y la fiabilidad en los flujos de trabajo de desarrollo de IA.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIEsta guía de TypeSafe AI demuestra cómo implementar tareas de clasificación aprovechando las puntuaciones de confianza. Explica la metodología para evaluar la fiabilidad de los resultados del modelo con el fin de mejorar la precisión en los flujos de trabajo automatizados.
JEVLAB ARTEnglishJev Social demuestra una herramienta de investigación automatizada que realiza operaciones de navegador limitadas en plataformas de redes sociales. Captura evidencia de Instagram, TikTok y LinkedIn para generar informes citados basados en los datos recuperados.
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x.comA community experiment using Jev as a plugin in Claude to reduce unnecessary tool calls, cutting token count from 1M to 86K.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto demuestra una integración donde Jev se utiliza para jugar Pokémon Rojo. Muestra un modelo de interacción por turnos donde la IA procesa las entradas para navegar por el entorno del juego y ejecutar comandos específicos durante las sesiones.
JEVLAB ARTEnglishA code search tool for agents to find behavior patterns instead of text strings.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto ofrece una CLI interactiva de TypeScript que utiliza Jev para el enrutamiento tipado y la toma de decisiones. Demuestra cómo implementar árboles formales validados para estructurar y ejecutar flujos de trabajo de agentes basados en código.
JEVLAB ARTEnglishA simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.
JEVLAB ARTEnglishProbability-aware evaluation for typed decision models: calibration, selective risk, latency, and reproducible benchmarks.
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 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 ARTEnglishMulti-axis writing quality checker powered by TypeSafe AI's Jev model. Separate named checks, each with its own verdict and confidence.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta permite auditar automáticamente los diffs de git frente a estándares de codificación YAML definidos. Utiliza el modelo Jev para realizar comprobaciones de coherencia a través de una interfaz de línea de comandos o agentes de IA.
JEVLAB ARTEnglishEste paquete proporciona un TypeSafeClassifier para integrar la lógica de Jev en los flujos de trabajo de LangChain. Demuestra un enfoque estructurado para gestionar procesos de toma de decisiones en aplicaciones de IA mediante el uso de patrones de seguridad de tipos.
JEVLAB ARTEnglishA GitHub project implements a web search tool where Jev selects sources for plain-language queries.
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Ilias IsmEste proyecto demuestra la migración de lógica codificada a Jev para optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de IA. El creador afirma que esta transición mejora la eficiencia y reduce los costos operativos en herramientas como aiseotracker y linkdr.
JEVLAB ARTEnglishjev-router (skill). A developer project using Jev to select appropriate models for prompts in coding tasks.
JEVLAB ARTEnglishProbably: live BTC, ETH, and XRP prices with a shared TypeSafe buy-or-wait demonstration. No trades placed.
JEVLAB ARTEnglishLaneBreak — support ticket priority+routing via TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishdecido es una biblioteca de Python para la toma de decisiones probabilísticas. Permite la integración con Jev o proveedores personalizados y utiliza Playwright para el rastreo web, facilitando la creación de flujos de trabajo automatizados para la toma de decisiones.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta utiliza Jev para evaluar conceptos de startups. Los usuarios envían sus ideas de negocio y el sistema ofrece retroalimentación sugiriendo si se debe descartar, corregir o lanzar el proyecto según su análisis.
JEVLAB ARTEnglishTyped decisions with TypeSafe's Jev, the first System One model.
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vogelA system tested on 1,500 emails for classification effectiveness. Demonstrates potential for automated email management.
Englishjselect es una herramienta para seleccionar evidencia vinculada a fuentes dentro de un presupuesto de tokens. Utiliza juicios de relevancia de Jev Noul y selección basada en diversidad local para filtrar información relevante para modelos de IA.
JEVLAB ARTEnglishValidated enhancement pack for MiniMax Code CLI on arm64 DGX Spark + local GLM-5.3-EXL3: TUI scrollbar + context-meter patches, compaction repair for local vLLM, Jev Ultrafast + Playwright MCP browser integration, real usage ledger.
JEVLAB ARTEnglishJev (TypeSafe System One) backed auto mode for the Pi coding agent: semantically auto-approves bash, write, and edit tool calls and fails closed when a decision cannot be made.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto presenta un motor de decisión no autorregresivo basado en ModernBERT. Demuestra la integración de incertidumbre calibrada mediante RLCD y ofrece un entorno de pruebas WebGPU para auditar los benchmarks de TypeSafe AI Jev.
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Hamilton UlmerEsta extensión de DuckDB permite clasificar filas en archivos CSV, Parquet o tablas de base de datos mediante Jev. El autor afirma que el sistema procesa aproximadamente 1,000 filas en 10 segundos.
JEVLAB ARTEnglishThe first general-purpose System One agent for Jev.
JEVLAB ARTEnglishEsta demostración en desarrollo muestra al modelo Jev navegando por el entorno de Minecraft. El creador ilustra cómo el agente realiza tareas básicas de supervivencia, como evitar activamente a entidades hostiles como zombis durante la noche.
JEVLAB ARTEnglishEste experimento utiliza Jev para interpretar comandos de voz en tiempo real. Demuestra un método para activar acciones de herramientas antes de que el usuario termine de hablar, buscando reducir la latencia en interacciones con agentes de voz.
JEVLAB ARTEnglishEsta herramienta experimental utiliza Jev para analizar y realizar linting de las políticas de seguridad a nivel de fila de Supabase. Su objetivo es ayudar a los desarrolladores a identificar posibles problemas de configuración en sus reglas de seguridad de base de datos.
JEVLAB ARTEnglishEste proyecto proporciona una implementación de servidor MCP secundaria para Jev. Funciona como un recurso técnico para que los desarrolladores integren componentes basados en PyModel en sus flujos de trabajo de agentes compatibles con Jev.
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leoEste proyecto demuestra una reconstrucción del algoritmo de feed de X utilizando Jev. Ofrece un entorno de simulación para observar cómo funcionan la viralidad del contenido y la dinámica del feed global en un marco controlado.
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