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TipTour
TipTour es un asistente de puntero de código abierto impulsado por IA para macOS. Este proyecto demuestra cómo integrar Jev o Gemini Live para controlar el cursor mediante procesamiento local, facilitando una navegación más intuitiva en el escritorio.
x.comRobot de dos brazos con integración de Jev
Este proyecto demuestra un sistema robótico de dos brazos que utiliza Jev como motor de toma de decisiones en la capa intermedia. El creador informa que la cinemática inversa y las interacciones físicas se gestionan mediante código dedicado para garantizar un rendimiento operativo eficiente.
x.comjev-cli (shaharia-lab)
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.
github.comRuteo de intención
Esta guía oficial de TypeSafe explica el patrón arquitectónico de ruteo de intención. Demuestra cómo categorizar las entradas del usuario para dirigir las solicitudes hacia una lógica de procesamiento específica, asegurando un manejo más preciso y confiable de tareas conversacionales complejas.
docs.typesafe.aiawesome-jev
Este repositorio ofrece una lista curada y respaldada por fuentes de proyectos desarrollados con Jev. Sirve como referencia para desarrolladores que exploran el modelo System One de TypeSafe AI, diseñado para facilitar la toma de decisiones tipificadas en aplicaciones.
github.comPlanificador de consultas Jev
Esta herramienta utiliza Jev para optimizar la ejecución de consultas en Postgres. El creador informa de una mejora del 12% en el rendimiento de los benchmarks de orden de unión mediante ajustes específicos.
x.comtypesafe_sdk
Esta biblioteca ofrece un puerto Elixir seguro de tipos del SDK de TypeScript AI. Facilita integraciones unificadas de LLM, texto en streaming, salidas estructuradas y llamadas a herramientas, permitiendo flujos de trabajo de agentes con el modelo Jev.
github.compadflow-jev-evals
Este recurso ofrece un benchmark de decisiones tipadas derivado de datos de desarrollo de terrenos de PadFlow. Incluye esquemas anonimizados y un ejecutor diseñado para probar el rendimiento de modelos calibrados en confianza, como TypeSafe Jev, en tareas de toma de decisiones estructuradas.
github.comPuntuación de publicaciones con SuperX
SuperX 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.
x.comJev en canales de seguridad
Este recurso demuestra la integración de Jev en flujos de trabajo de seguridad. El creador afirma que Jev mejora la eficiencia del canal, ofreciendo una reducción de costos de cinco veces y un procesamiento más rápido con mayor precisión que modelos menores.
x.comAntigravity-mcp-semantic-search-with-TypeSafeAi
Este 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.
github.comtypesafe-sdk-go (Tangerg)
Este SDK de Go proporciona una interfaz para la API de TypeSafe AI. Permite a los desarrolladores enviar consultas tipadas al servicio y recibir distribuciones de probabilidad estructuradas como salida, facilitando la integración en aplicaciones basadas en Go.
github.comtypesafe-computer-use
Este proyecto demuestra un agente automatizado para macOS que utiliza OCR para leer la pantalla y TypeSafe para clasificar las acciones. El creador afirma que el proceso tiene una eficiencia de costos de aproximadamente 0.0002 dólares por paso.
github.comManifesto
Este recurso describe la visión de TypeSafe AI sobre la inteligencia nativa de las máquinas. Argumenta que el desarrollo de IA debe priorizar la lógica integrada en el software y la fiabilidad funcional sobre las capacidades conversacionales, enfocándose en sistemas diseñados para entornos de software complejos.
typesafe.aiswitchboard
Este proyecto ofrece un sistema de protección y enrutador de modelos para pasarelas LLM utilizando el modelo System One de Jev de TypeSafe. Demuestra cómo implementar métricas de evaluación independientes para precisión, calibración y latencia mediante bibliotecas estándar de Python.
github.comjev_projects
Este repositorio funciona como un directorio curado de proyectos de software que utilizan el framework jev de TypeSafe. Ofrece una lista centralizada para ayudar a los desarrolladores a descubrir implementaciones reales y aplicaciones creadas con esta tecnología.
github.comjev-playground
Este repositorio ofrece un entorno de pruebas para comparar Jev con otros modelos de evaluación. Se centra en escenarios de juego con estados explícitos, acciones legales definidas y resultados cuantificables para evaluar el rendimiento comparativo.
github.comHunch
Hunch es una herramienta para GitHub que facilita la revisión de código. Permite a los usuarios aplicar reglas definidas en lenguaje natural para analizar la calidad del código y sugerir mejoras técnicas.
github.comjev-git
Esta herramienta integra TypeSafe AI Jev para proporcionar comprobaciones semánticas automatizadas en flujos de trabajo de Git. Demuestra un método para ejecutar puertas de validación pre-commit y pre-push en menos de un segundo para mantener la calidad del código.
github.comDasheng
Dasheng es una herramienta que combina el reconocimiento de voz con Jev para realizar transcripciones y marcado de contenido hablado en tiempo real palabra por palabra. Demuestra un enfoque para la captura y anotación de audio en vivo.
github.comExperimento de lienzo de píxeles de Jev
Este experimento pone a prueba la capacidad de Jev para generar contenido visual en un lienzo de píxeles. La demostración muestra que el modelo actualmente tiene dificultades para producir imágenes reconocibles, lo que subraya limitaciones específicas en sus capacidades generativas espaciales.
x.comjev-tool-runner
Este proyecto demuestra un flujo de trabajo automatizado donde Jev selecciona herramientas de desarrollo y Codex genera código basado en esas selecciones. Funciona como una integración experimental para la automatización del desarrollo de software orientado a tareas.
github.comVisual-Jev
Visual-Jev es un proyecto de investigación que toma decisiones basadas en imágenes en lugar de descripciones textuales. El autor demuestra un sistema diseñado para interpretar contenido visual directamente, explorando nuevas formas de razonamiento visual automatizado en entornos digitales.
github.comtypesafe-jev
Este proyecto demuestra un modelo de decisión para filtrar carpetas de CV utilizando TypeSafe Jev. Proporciona un marco para aplicar juicios tipados y políticas editables, permitiendo a los usuarios realizar una reevaluación gratuita de los documentos según criterios definidos.
github.comjev-chess
Este 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.
github.comjev-reach
Esta 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.
github.comDrawing, one decision at a time
Este experimento explora la generación de imágenes a nivel de píxel mediante procesos de toma de decisiones en paralelo. Demuestra un enfoque novedoso para construir visuales digitales a través de elecciones granulares e iterativas en lugar de métodos tradicionales.
x.comLanzamiento de agentes en un lienzo
Este 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.
x.comjev-browse
Este proyecto demuestra la automatización de navegadores utilizando Jev como modelo de toma de decisiones. Ofrece un marco para integrar la lógica de IA TypeSafe en tareas de navegación web, permitiendo interacciones estructuradas con entornos de navegador.
github.comReferencia de la API de TypeSafe AI
Esta documentación oficial ofrece una referencia técnica completa para el SDK de Python de TypeSafe AI. Describe las clases, métodos y parámetros disponibles para ayudar a los desarrolladores a integrar las funcionalidades de TypeSafe en sus proyectos.
docs.typesafe.aiIntroduciendo System One Models y Jev
Este artículo de lanzamiento detalla la arquitectura y el entrenamiento RLCD de los modelos System One. Incluye demostraciones prácticas con Doom y Wikiracing para ilustrar su funcionamiento, además de proporcionar información sobre precios y respuestas a preguntas frecuentes.
typesafe.aijev-review-action
Esta GitHub Action utiliza Jev para automatizar la clasificación y el triaje de solicitudes de extracción. Demuestra cómo los desarrolladores pueden integrar flujos de trabajo de toma de decisiones automatizados en sus procesos de gestión de repositorios para optimizar las revisiones de código.
github.comjevgpt
Este 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.
github.comguesswork
Esta herramienta mejora las sugerencias automáticas de zsh utilizando una clasificación basada en Jev en lugar de la coincidencia de prefijos. Demuestra un enfoque para integrar lógica de sugerencias inteligente directamente en los flujos de trabajo de la terminal.
github.comchess-jev
Este proyecto basado en la web presenta un entorno de ajedrez en 3D donde Jev juega ambos lados. Los usuarios pueden observar las partidas automatizadas o intervenir en cualquier momento para tomar el control de uno de los bandos.
chess-jev.loomens.comFondo de cobertura de IA con Jev
Este proyecto demuestra una arquitectura de fondo de cobertura impulsada por IA utilizando Jev. El creador afirma que el sistema facilita procesos de toma de decisiones comerciales rápidos y rentables para mercados financieros automatizados.
x.com
