Enviar recurso
English
한국어
日本語
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
Volver al laboratorioJEVLAB / FIELD NOTES
Recién salido del laboratorio
Una lista de lectura fechada de recursos recién agregados y JEVLAB NEWS. Vuelve para ver qué cambió o sigue el feed RSS en tu propio lector.
Recuerda esta visita en este navegador para resaltar nuevas adiciones la próxima vez. Sin inicio de sesión ni seguimiento entre dispositivos.
Las fechas muestran cuándo un elemento estuvo disponible en JEVLAB, en UTC, no cuándo se publicó su fuente original. Las ediciones de solo traducción no cuentan como nuevos recursos.
36
decido
decido 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.
github.comCopiar y pegar inteligente con Jev
Esta herramienta demuestra un flujo de trabajo impulsado por Jev que mejora las interacciones estándar de copiar y pegar. Introduce una capa de toma de decisiones que ajusta automáticamente el contenido según el contexto específico de la tarea del usuario.
x.comnew-api-plugin-typesafe
Este plugin integra la arquitectura Jev System One con QuantumNous new-api. Permite el soporte nativo para el endpoint v1/systemone, facilitando procesos de evaluación síncronos y la facturación automatizada de tokens para tareas de IA.
github.combtc-jev-signal
Este 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.
github.comclaude-jev
Este plugin para Claude Code integra Jev para puntuar hallazgos de revisión, hipótesis de depuración y opciones de diseño. Su objetivo es ofrecer evaluaciones de probabilidad calibradas en lugar de opiniones subjetivas durante el desarrollo.
github.comjev-model-router
Este proyecto implementa un enrutador de modelos basado en Jev utilizando Vercel AI Gateway. Demuestra un enfoque técnico para gestionar y enrutar solicitudes entre diferentes modelos de IA dentro de una arquitectura de tipos seguros, proporcionando un marco estructurado para aplicaciones modulares.
github.comtypesafe-mcp
Este servidor MCP de binario único y CLI basado en Go integra los juicios de TypeSafe directamente en Claude Desktop, Claude Code y Codex. Demuestra un método para conectar los resultados de verificación formal con asistentes de codificación basados en LLM.
github.comDe sitio web a aplicación
Jev permite convertir sitios web en aplicaciones móviles nativas. La herramienta determina automáticamente el proceso de construcción más adecuado y facilita la gestión de los envíos a las tiendas de aplicaciones.
x.comGeneración de lenguaje con Jev
Este recurso explora el uso de Jev como herramienta para la generación de lenguaje. Destaca las perspectivas de la comunidad sobre el potencial de la plataforma y cuestiona las percepciones existentes sobre sus capacidades funcionales en síntesis de texto.
x.comjev-cli
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.
github.comResumen del modelo de IA Jev
Jev 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.
techcrunch.comjev-playwright-mcp
Esta herramienta ofrece un proxy para Playwright MCP mejorado con Jev, diseñado para fortalecer agentes de codificación mediante triaje de estado de página, protección contra inyección de prompts y poda de instantáneas basada en objetivos. Actúa como un envoltorio para gestionar acciones riesgosas.
github.comBucle de agentes con Jev y Claude Code
Esta guía demuestra cómo integrar Jev en un flujo de trabajo de codificación basado en agentes. El creador afirma que esta configuración logra una mayor eficiencia de costos en tareas de desarrollo automatizadas en comparación con los bucles estándar.
youtube.comjev-drone
Este proyecto demuestra una simulación de dron autónomo basado únicamente en cámara dentro del entorno MuJoCo. Integra un modelo de juicio TypeSafe Jev en el bucle de control, el cual, según el creador, funciona a una frecuencia de 2.5Hz.
github.comjev-browser en Cline
Esta integración permite que Cline utilice Jev para realizar tareas basadas en la web directamente desde una aplicación de escritorio. Demuestra cómo la automatización del navegador puede incorporarse a los flujos de trabajo de desarrollo para optimizar la navegación y la recuperación de datos.
x.comjev-dsl
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.
github.compi-jev
Este proyecto integra TypeSafe Jev como una capa de decisión para el agente de codificación Pi. Demuestra una puerta de llamada a herramientas y utiliza jev_ask para ofrecer respuestas tipadas y calibradas dentro del flujo de trabajo del agente.
github.comjev-reflex
Este proyecto demuestra la capacidad de respuesta rápida de Jev al ejecutar tareas en el navegador. El desarrollador informa que el agente toma decisiones operativas en aproximadamente 100 milisegundos durante los escenarios de prueba estándar.
github.comtypesafe-3d-chess
Este proyecto implementa un juego de ajedrez en 3D utilizando TypeSafe AI. Permite a los usuarios observar partidas entre IAs o jugar en diferentes niveles de dificultad, demostrando la integración de la lógica Jev en un entorno de juego espacial.
github.comjev-spring-boot-starter
Este proyecto proporciona un starter de Spring Boot para integrar TypeSafe Jev. Demuestra cómo utilizar Spring MVC y RestClient para simplificar la implementación de Jev dentro de arquitecturas de aplicaciones web basadas en Java estándar.
github.comJev en Cloudflare
Este recurso describe cómo se integra Jev en la infraestructura de Cloudflare. Demuestra la aplicación de Jev para tareas de toma de decisiones automatizadas, centrándose específicamente en los flujos de trabajo de enrutamiento de soporte y gestión de riesgos.
developers.cloudflare.comAjedrez con LLM y Jev
Este proyecto demuestra la capacidad de Jev para jugar al ajedrez en un entorno de referencia. El autor afirma que esta implementación logra un juego de alta calidad con un costo computacional reducido.
github.comscala-jev-sdk
Este cliente de Scala 3 para la API de System One ofrece una interfaz agnóstica a los efectos, compatible con varios backends de sttp. Permite a los desarrolladores integrar servicios Jev usando sus sistemas de efectos preferidos manteniendo la seguridad de tipos.
github.comjevprune
jevprune es una herramienta para filtrar la salida de comandos destinada a agentes de programación. Utiliza descripciones de tareas para eliminar datos innecesarios de los flujos de terminal, permitiendo que los agentes se centren en la información relevante.
github.comqwen-rlcd
Este repositorio demuestra un modelo de decisión calibrado al estilo Jev construido sobre la arquitectura Qwen3.5-0.8B. Explora la implementación de marcos de decisión de elección, puntuación y Noul dentro de un entorno de modelo de lenguaje compacto.
github.comResumen del plugin Compaction
Este recurso comunitario presenta un plugin diseñado para optimizar la gestión del contexto de los agentes. Demuestra cómo analizar y eliminar datos innecesarios para mantener la eficiencia, ofreciendo un enfoque práctico para desarrolladores que trabajan con sistemas basados en agentes.
x.comSystem One
Este documento de referencia oficial describe los principios fundamentales de System One. Sirve como una guía esencial para comprender el marco arquitectónico y los patrones de diseño conceptual utilizados dentro del ecosistema de TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiJevBench
JevBench ofrece un marco estandarizado para evaluar modelos de decisión tipados de clase Jev. Este recurso demuestra metodologías de evaluación centradas en medir la eficiencia, la fiabilidad y la apertura de los sistemas de toma de decisiones dentro del ecosistema Jev.
github.comagent-handoff-gate
Este protocolo experimental explora las transferencias entre agentes de IA basadas en evidencia. Demuestra un mecanismo de revisión asistido por Jev diseñado para validar los resultados antes de que lleguen al agente principal.
github.comjevocks
jevocks ofrece una interfaz simplificada para monitorear el estado diario del mercado de valores utilizando la tecnología Jev. Este proyecto demuestra cómo integrar flujos de datos financieros en tiempo real en una arquitectura de aplicación basada en Jev para facilitar el seguimiento del mercado.
github.comSimulación de brazo robótico MakerMods
Esta demostración presenta un brazo robótico MakerMods operando dentro del entorno de simulación MuJoCo. Ilustra cómo el sistema procesa entradas de estado en formato JSON y selecciones de acciones para controlar el movimiento robótico en un espacio virtual.
x.comIntegración jev-mcp
Este proyecto ofrece un puente para conectar JEV con clientes MCP. Permite a los usuarios evaluar los juicios de JEV comparándolos con LLM de propósito general mediante conjuntos de datos compartidos para un análisis de precisión medible.
github.comJev en el benchmark WebMCP
Este recurso presenta el rendimiento de Jev en el benchmark WebMCP. El creador afirma que el sistema logró completar todas las tareas con menores costos de modelo, utilizando una combinación de selección de herramientas y generación de argumentos optimizada.
x.comjeval
Este 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.
github.comvibecheck
Esta extensión de Chrome utiliza Jev para analizar el tono y el sentimiento de las publicaciones en X. Permite a los usuarios evaluar sus borradores antes de publicar para asegurar que el mensaje coincida con su estilo de comunicación deseado.
github.comlive-jev
Esta simulación basada en navegador presenta un coche autónomo 2D controlado por el modelo de decisión Jev. El proyecto demuestra cómo el marco gestiona la navegación en tiempo real y la lógica de búsqueda de rutas en un entorno virtual.
github.com
