JEVLe meilleur de Jev : projets concrets, guides pratiques et idées du web.
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida présente Jev, un modèle de décision structuré de TypeSafe. Cette ressource propose un aperçu de l'approche fondamentale du modèle, des exemples concrets et des mesures de performance rapportées par l'auteur.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe lance officiellement son laboratoire de recherche et présente Jev à la communauté des développeurs. Cette annonce comprend un film de lancement réalisé par Diogo Almeida et fournit un contexte essentiel sur la mission et l'orientation future du projet.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe a supprimé la liste d'attente pour Jev, permettant un accès public à la plateforme. Les développeurs peuvent utiliser la console officielle pour intégrer et tester des capacités de prise de décision typées dans leurs propres applications.
JEVLAB ARTTypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe met en avant l'approche de sortie typée de Jev : les applications fournissent l'état et les questions, puis agissent sur les probabilités, les choix ou les scores. L'annonce liée couvre également l'intégration de l'API Venice.
JEVLAB ARTStart with the Launch Post. Explore four official signals.
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Cette démonstration présente des agents Jido utilisant Jev pour effectuer des mouvements dans une partie de morpion. Elle illustre de manière pratique comment Jev peut être appliqué pour coordonner les processus de prise de décision dans des environnements de jeu multi-agents.
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EnglishCe projet propose une application native pour la barre de menus macOS dédiée à Notion. Développé en Swift et SwiftUI, cet outil vise à offrir une interface légère permettant d'accéder aux espaces de travail Notion directement depuis la barre de menus.
JEVLAB ARTEnglishOpen replica of TypeSafe's Jev: typed calibrated decisions in one forward pass, on Gemma 4 E2B / Gemma 3 270M (Modal).
JEVLAB ARTEnglishCet outil agit comme un interpréteur de logique utilisant l'anglais simple pour permettre à Jev d'effectuer des tâches de raisonnement qu'il ne peut gérer seul. Il illustre une méthode pour étendre les capacités du modèle via le traitement du langage naturel.
JEVLAB ARTEnglishCet outil propose une interface d'automatisation de navigateur locale. Il exploite TypeSafe Jev pour choisir des actions de page bornées, tout en limitant l'usage des modèles textuels aux seules valeurs de champs.
JEVLAB ARTEnglishJev for Chrome: drives the tab you are looking at with TypeSafe Jev, a sub-second decision model. Community port of browser-use/jev-ultrafast, not affiliated with TypeSafe.
JEVLAB ARTEnglishCe projet fournit un cadre d'agent Android autonome où Jev gère les processus de prise de décision. Il comprend un environnement de studio React en direct et démontre des capacités d'interaction automatisée via une démonstration sur le thème d'Uber.
JEVLAB ARTEnglishCette démonstration illustre comment Jev peut suivre et réagir au sentiment de l'utilisateur au fil du temps. Elle utilise une gestion d'état structurée pour maintenir un profil d'humeur persistant basé sur le ton des interactions en cours.
JEVLAB ARTEnglishCe projet démontre l'utilisation de TypeSafe Jev pour automatiser le calcul des scores CVSS. Il propose une approche structurée pour analyser les descriptions de vulnérabilités et générer des scores de gravité standardisés basés sur les données fournies.
JEVLAB ARTEnglishCe client officiel TypeScript et JavaScript fournit des types de réponse inférés pour les intégrations Jev. Il démontre comment implémenter des modèles de communication sécurisés en termes de types dans les applications web via une approche SDK standardisée.
JEVLAB ARTEnglishMinimal agent loop where Jev directs control flow and a LangChain chat model writes argument values and the final response.
JEVLAB ARTEnglishGrok skill: Jev as a judgment sensor in a builder-agent loop (priors × probabilities → next act).
JEVLAB ARTEnglishA community project uses Jev to detect AI-generated text, providing real-time sentence-by-sentence analysis.
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aresCette démonstration présente Jev traitant un grand volume de données publicitaires. Le créateur affirme que le système peut gérer près de deux mille publicités en moins de vingt secondes, suggérant un potentiel pour les flux de travail d'analyse de marché à haute vitesse.
EspañolTypeSafe AICette référence officielle de TypeSafe définit la primitive Score. Elle explique les mécanismes fondamentaux pour évaluer les sorties de modèles au sein du framework TypeSafe, fournissant aux développeurs les spécifications techniques nécessaires à leur mise en œuvre.
JEVLAB ARTEnglishCe dépôt propose une collection organisée de cas d'utilisation et de modèles d'architecture pour Jev, étayés par des preuves. Il sert de guide structuré pour les développeurs utilisant le modèle System One de TypeSafe AI, en mettant l'accent sur des stratégies d'implémentation vérifiées.
JEVLAB ARTEnglishtenbin fournit un serveur MCP et une compétence d'agent pour l'API TypeSafe AI System One. Il montre comment décomposer les jugements en questions de choix, de score et de Noul, effectuer un linting et calibrer les seuils à l'aide de données étiquetées.
JEVLAB ARTEnglishA simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.
JEVLAB ARTEnglishJev-Trades est un bot de trading utilisant le modèle système un Jev de TypeSafe AI. Ce projet illustre l'intégration de la logique du modèle Jev dans ses premières phases au sein de flux de travail de trading automatisés.
JEVLAB ARTEnglishCette ressource présente le système TypeSafe Jev, une nouvelle classe de modèles dédiés uniquement à la prise de décision. Elle fournit un résumé technique couvrant l'API, les cadres d'évaluation, l'implémentation d'adaptateurs et l'intégration des compétences pour les développeurs.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AICette documentation officielle fournit les documents de référence pour le SDK Python de TypeSafe. Elle décrit les méthodes et les configurations nécessaires aux développeurs pour intégrer les capacités de TypeSafe AI dans leurs projets Python.
JEVLAB ARTEnglishJev AI performs quality checks on action labels for physical AI training data at high speed.
JEVLAB ARTEnglishCet outil connecte WordPress au modèle Jev System One. Il permet de générer des décisions structurées, notamment des choix, des scores et des valeurs nulles, facilitant ainsi la mise en œuvre d'une logique de contenu automatisée dans WordPress.
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AteeqA log analysis tool that groups 22.8M lines into patterns and uses Jev to review key patterns.
EnglishHunch est un outil pour GitHub dédié à la revue de code. Il permet d'appliquer des règles rédigées en anglais simple afin d'analyser la qualité du code et d'optimiser les projets de développement.
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.
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Ira BodnarCe projet utilise l'analyse de données automatisée pour rationaliser les tâches d'optimisation pour les moteurs de recherche et la géolocalisation. Le créateur affirme que cette approche réduit les coûts opérationnels de 90 %, bien que ces chiffres de performance ne soient pas vérifiés.
EnglishAn optimized inference engine to turn LLMs into Jev-like machines: optimized for quick, lightweight, and accurate decision-making, classification, and scoring.
JEVLAB ARTEnglishCette démonstration présente l'intégration de Jev avec l'interface de ligne de commande du navigateur OpenCode. Elle illustre comment des agents automatisés peuvent effectuer des tâches de navigation web, soulignant le potentiel d'optimisation des flux de travail basés sur le navigateur.
JEVLAB ARTEnglishFast, cheap judgment for AI coding agents: semantic search, focused reads and list picking in ~2s. CLI + MCP server on TypeSafe Jev. Benchmarked on SWE-bench.
JEVLAB ARTEnglishCette expérience présente une interface de décision typée de style Jev utilisant un modèle Qwen3-4B figé. Elle montre comment lire les logits des lettres d'option au lieu de générer du JSON standard pour les décisions.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe Jev plays original Civilization II in a browser, with live action probabilities. Experimental full-game harness.
JEVLAB ARTEnglishCette expérience explore l'intégration de Jev dans les interfaces de recherche pour améliorer l'expérience utilisateur grâce à la reconnaissance d'intention. Le créateur démontre comment la logique basée sur l'intention peut affiner les résultats de recherche au sein de la plateforme Replicas.
JEVLAB ARTEnglishA community post discussing Jev's use in enforcing coding rules that linters cannot handle.
JEVLAB ARTEnglishCe prototype présente un système capable de classer les symptômes et de mettre à jour les diagnostics en utilisant des ontologies médicales lors de consultations cliniques en direct. Il illustre une approche technologique pour l'assistance au suivi médical.
JEVLAB ARTEnglishCe kit d'outils Python fournit un cadre modulaire pour interagir avec l'API de décision Jev. Il propose des fonctionnalités pour créer des questions, mettre en œuvre des seuils de confiance et gérer les compétences des agents via une interface CLI et MCP.
JEVLAB ARTEnglishCe projet de recherche présente une application de dictionnaire anglais-islandais. Il démontre l'utilisation de Jev pour reclasser les résultats de recherche, visant à améliorer la précision et la pertinence des entrées du dictionnaire fournies aux utilisateurs.
JEVLAB ARTEnglishCe dépôt propose un cadre pour mettre en œuvre des flux de travail Jev à typage sûr et limités pour les agents de codage. Il démontre comment structurer les processus d'agents pour maintenir la fiabilité et la sécurité dans les tâches de développement logiciel automatisées.
JEVLAB ARTEnglishCet outil améliore les suggestions automatiques de zsh en remplaçant la correspondance de préfixes par un classement basé sur Jev. Il illustre une méthode pour intégrer une logique de suggestion intelligente directement dans les flux de travail en ligne de commande.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AICe guide TypeSafe AI explique le processus de découverte de fonctionnalités par autoresearch. Il démontre comment les systèmes automatisés peuvent identifier et classer de nouvelles fonctionnalités dans une base de code pour améliorer l'efficacité du développement et la documentation.
JEVLAB ARTEnglishJev-assisted file retrieval and request caching for faster Pi workflows.
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TamirJevForm présente une approche adaptative de la conception de formulaires. L'outil génère des champs dynamiques qui s'ajustent en fonction de la signification sémantique des entrées utilisateur, s'éloignant ainsi de la logique conditionnelle rigide de type si-alors.
EnglishHemant Kumar on his 151M ModernBERT reproduction: 0.83% adaptive calibration error, 3.0% of predictions flip when the option list is reversed, 35.6ms on CPU, with the failed use cases reported alongside the wins.
JEVLAB ARTEnglishA spatial reference explorer for creators. Local Jev query choices, metadata highlights and source-linked collections.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AICette ressource officielle de TypeSafe AI fournit un aperçu fondamental des concepts d'apprentissage automatique. Elle sert de guide d'introduction pour comprendre les principes de base et la terminologie au sein de l'écosystème TypeSafe pour ceux qui débutent dans l'intelligence artificielle.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AICette référence officielle de TypeSafe AI explique les techniques de récupération de structure. Elle démontre comment analyser et formater de manière fiable les sorties non structurées des modèles en structures de données cohérentes et lisibles par machine pour l'intégration.
JEVLAB ARTEnglishCette ressource présente un routeur de compétences pour MCP qui permet à Jev de sélectionner directement les compétences pertinentes. Elle vise à améliorer l'efficacité en remplaçant les longs processus de recherche d'agents par une identification ciblée des compétences.
JEVLAB ARTEnglishCette démonstration illustre la manière dont Jev sélectionne des liens candidats sur une page web pour atteindre un objectif donné. Elle met en évidence le processus de décision de l'agent lors de l'interaction avec des liens dans un navigateur.
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omar ✌️Ce projet présente un système conçu pour capturer des séquences de navigation d'interface utilisateur à la demande. Il utilise le traitement Jev pour automatiser l'enregistrement des flux d'interface, fournissant un outil pour documenter et analyser les expériences numériques interactives.
English
Marc KöhlbruggeA real-time computer assistant using Jev and local Whisper to process voice input, classify actions, and interact with the screen through a Swift app for accessibility.
JEVLAB ARTEnglishCe projet propose une implémentation en Rust de l'adaptateur system-one, conçue pour faciliter les évaluations basées sur les LLM. Il constitue une ressource technique pour les développeurs souhaitant intégrer les méthodologies d'évaluation system_one dans un environnement Rust.
JEVLAB ARTEnglishA visual TypeSafe demo where Jev chooses verified Tetris placements.
JEVLAB ARTEnglishCet outil agit comme une boule magique 8 pour les demandes de tirage, fournissant l'une des vingt phrases classiques. Le créateur affirme que l'agent choisit les réponses en fonction des signaux réels de la PR en environ 200 millisecondes.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe structured-output provider for RubyLLM 2.
JEVLAB ARTEnglishCet outil en ligne de commande utilise TypeSafe Jev pour identifier les informations personnellement identifiables dans le texte. Il montre comment détecter la présence de données, évaluer la sensibilité et extraire des plages de caractères pour les audits de confidentialité.
JEVLAB ARTEnglishCrowdcheck est un outil permettant de tester des publications auprès de 10 000 personas synthétiques. Il aide les utilisateurs à anticiper les réactions potentielles et à affiner leurs messages avant toute diffusion publique.
JEVLAB ARTEnglishAsync LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.
JEVLAB ARTEnglishCe projet évalue les performances de Jev pour la correspondance floue d'adresses en utilisant le jeu de données KEN_ALL de la poste japonaise. Il démontre l'efficacité de Jev, via des SDK d'IA, pour la normalisation et la vérification d'adresses.
JEVLAB ARTEnglishBrowser game: try to beat Jev at spotting a spam message.
JEVLAB ARTEnglishA verified, community-maintained catalog of 485 open-source projects built with Jev.
JEVLAB ARTEnglishCette extension pour agents de codage Pi implémente une validation TypeSafe Jev pour les interactions avec les outils. Elle propose des contrôles de sécurité automatisés, tels que la détection d'injections de prompts, le nettoyage des secrets et l'épinglage de tâches pour fiabiliser les flux.
JEVLAB ARTEnglishCette ressource présente les primitives fondamentales des modèles System One. Elle fournit une vue d'ensemble des évaluations des flux de travail des fournisseurs et des structures tarifaires, servant de guide d'introduction pour ceux qui explorent ces architectures d'IA spécifiques.
JEVLAB ARTEnglishCompare GPT generated language with JEV structured Noul decisions on the same input.
JEVLAB ARTEnglishCe client Java communautaire fournit une interface non officielle pour l'API TypeSafe System One. Il illustre la manière dont les développeurs peuvent intégrer les services TypeSafe dans des applications Java en utilisant une bibliothèque cliente structurée.
JEVLAB ARTEnglishCharts: TypeSafe Jev evaluated on Thai standardized exams vs 110 other models.
JEVLAB ARTEnglishCe DSL Haskell fournit un cadre orienté agents pour le modèle de jugement Jev. Il démontre l'implémentation de paquets typés et de types inférés pour assurer un étiquetage cohérent et une gestion structurée des données dans les flux de travail des agents.
JEVLAB ARTEnglishCe guide de Fazt présente l'utilisation de Jev pour mettre en œuvre des processus de prise de décision typés. Il fournit des exemples pratiques démontrant comment structurer la logique dans les applications pour assurer un traitement des données cohérent et fiable.
JEVLAB ARTEspañolCe projet évalue la calibration de Jev à l'aide de 900 tickets de support générés par des règles et des benchmarks publics. Il propose une analyse indépendante de la mauvaise calibration via des métriques ECE et un réajustement de température, offrant un cadre reproductible.
JEVLAB ARTEnglishCe dépôt fournit une extension conçue pour accélérer les processus de compactage JEV au sein de l'environnement pi. Il démontre une approche d'implémentation spécifique pour optimiser les tâches de gestion des données, bien que les utilisateurs doivent vérifier indépendamment les gains de performance dans leurs propres flux de travail.
JEVLAB ARTEnglishCe répertoire sélectionne des outils répondant à un seuil de qualité de dix étoiles. Le projet propose des analyses pratiques et documente les flux de données de chaque utilitaire, permettant aux utilisateurs de mieux comprendre leurs interactions avec les systèmes externes.
JEVLAB ARTEnglishCe projet présente un système de routage automatique de modèles pour Pi utilisant Jev de TypeSafe via Vercel AI Gateway. Il fournit un cadre pour gérer les requêtes de modèles et la distribution du trafic au sein de l'écosystème Jev.
JEVLAB ARTEnglishUnofficial Go SDK for the TypeSafe AI System One API — 1:1 parity with the official JS and Python SDKs. Not affiliated with TypeSafe AI.
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