Le post de lancement de Jev
Diogo 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.
Le meilleur de Jev : projets concrets, guides pratiques et idées du web.
Diogo 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 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 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.
TypeSafe 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.
Start with the Launch Post. Explore four official signals.
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Guardrails for LLM apps in one API call. Prompt injection, jailbreaks, leaks, unsafe content. Built on TypeSafe Jev. MIT.
A tool that finds local makers using Jev, claiming high accuracy.
Know before you click. A Chrome extension that reads articles and YouTube videos ahead of you and says read, skim, save, or skip — with a confidence, tuned to your goals. Open source, MV3, powered by Jev.
jevchat est un projet de chatbot de recherche conçu pour répondre aux questions saisies par les utilisateurs. Ce dépôt sert de démonstration fonctionnelle des modèles d'interaction conversationnelle au sein d'une collection plus large d'outils de traitement du langage.
Cette ressource présente un nouveau type de modèle qui surpasserait les LLM dans des domaines spécifiques. Elle sert de référence technique pour évaluer des approches alternatives aux capacités actuelles des grands modèles de langage.

Cette 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.
Cette ressource explore Jev, un système conçu pour le traitement du langage naturel utilisant des sorties structurées et des scores de confiance. Elle précise que Jev fonctionne différemment des modèles de langage traditionnels, soulignant ses compromis opérationnels spécifiques.


Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorIndependent walkthrough separating TypeSafe's published claims from public evidence.
A decision cache for TypeSafe Jev-class models — memoize decisions so repeats are free, deterministic, and shareable. One 2 MB binary.
Ce dépôt propose une évaluation des modèles de récompense Jev 1.13 sur huit pistes de référence. Il comprend un rapport interactif et un tableau comparatif de 54 lignes analysant les performances actuelles par rapport à l'état de l'art.
Cet outil fournit des recommandations pour les compétences installées dans l'environnement TypeSafe Jev. Il propose une interface en ligne de commande Python, une intégration avec Codex et une documentation bilingue pour aider les utilisateurs à gérer efficacement leurs compétences.
Jev plays Puyo Puyo. A community post describing an experiment where Jev makes decisions in a game by evaluating board states and strategies.

Sound notifications for any AI agent — hooks for Claude Code, Cursor, Codex & more, plus an MCP server so the agent can choose its own sounds.
Explore sponsorA community project uses Jev to detect AI-generated text, providing real-time sentence-by-sentence analysis.
A community post describing Jev as a decision-making tool with specific limitations and use cases.
Ce dépôt fournit un harnais d'évaluation reproductible pour les navigateurs de recherche Jev Ultrafast. Il comprend un exécuteur de suite, des cas de test contrôlés et un générateur de rapports conçus pour aider à évaluer les performances des agents de recherche.
Openvons (open-Jev): 有限選択肢に確率で答える判断層 — テキスト / 画像 / 日本語音声コマンド.
A browser-native Doom agent experiment with structured spatial state, composable AI controls, live decision telemetry, and a Chocolate Doom WebAssembly runtime.
Lemonpod gives founders one morning brief that combines GitHub, calendar, tasks, inbox, and other work signals into a text summary and audio update. Start the day knowing what needs attention without checking multiple apps.
Explore sponsorTypeAR est un moteur de décodage pour les LLM autorégressifs qui implémente une approche de type sécurisé basée sur une décision par jeton. Inspiré par Jev, le projet démontre une méthodologie pour appliquer des contraintes structurelles lors de la génération.
Typesafe AI SDK in Elixir using Req.
Ce protocole expérimental utilise un adaptateur Jev pour évaluer des preuves via des choix typés. Il démontre comment le code applicatif peut valider des permissions et exécuter des actions de démonstration simulées dans un cadre décisionnel structuré.
Browser extension that reads the YouTube caption track and paints a per-segment sponsor probability on the seek bar before the intro ends, with no crowd database.
Community .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.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorSemantic SQL for Postgres, powered by Jev.
System-architecture skill for TypeSafe AI Jev/System One — find fuzzy semantic judgment and turn it into small Choice/Score/Noul primitives.
Parallel web search for terminals and agents, with local Chromium and Jev-guided exploration.
TypeSafe Jev demonstration for new analyzation — experimenting with Jev for fast analysis of news and tickers.
Ce projet fournit une autorisation à l'exécution et des garde-fous pour les appels d'outils par des agents IA. Il utilise des politiques déterministes et TypeSafe Jev via OpenRouter pour sécuriser les interactions des agents.

Falconer is an AI-powered company brain that keeps your engineering documentation accurate, searchable, and up to date by syncing with GitHub, Slack, Linear, and the rest of your stack.
Explore sponsorChatJev est un projet de développement explorant les processus de décision en utilisant un classificateur comme prédicteur de jeton suivant. Cette expérience démontre comment les modèles de classification peuvent être adaptés pour influencer la génération de séquences au sein d'une architecture Jev.
blink est un outil utilisant la technologie Jev pour faciliter la recherche dans les bases de code. Il démontre comment les développeurs peuvent intégrer des capacités de recherche sémantique dans leurs flux de travail locaux pour améliorer la navigation.
Cette ressource présente le cadre juridique officiel et les directives de conformité de TypeSafe AI. Elle définit les conditions générales régissant les utilisateurs interagissant avec les services et l'infrastructure d'IA documentée de la plateforme.
Lists six specific tasks where Jev is used for fact-checking, ranking, text finding, citation checking, note grouping, and agent failure analysis.
Ce package fournit un TypeSafeClassifier pour intégrer la logique Jev dans les flux de travail LangChain. Il démontre une approche structurée pour gérer les processus de prise de décision dans les applications d'IA en utilisant des modèles de sécurité de type.
Check whether each cited paper supports the sentence citing it. Claude proves the quote, TypeSafe's Jev scores it, a human decides.
Cet utilitaire en ligne de commande permet d'interroger Jev directement depuis le terminal. Il démontre un modèle d'interaction structuré qui force les réponses dans des formats spécifiques tels que null, des choix ou des scores numériques au lieu de texte libre.
Fast, 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.
Ce projet propose une interface en ligne de commande TypeScript interactive utilisant Jev pour le routage typé et la prise de décision. Il illustre l'utilisation d'arbres formels validés pour structurer et exécuter des flux de travail d'agents basés sur le code.
Ce dépôt propose une implémentation de trading en direct pour la plateforme Hyperliquid utilisant Jev. Il démontre comment intégrer une logique de trading automatisé avec l'API de l'échange pour exécuter des opérations de marché en temps réel.
High-speed recursive AI Elo tournament engine powered by Jev and Swiss matchmaking.
Ce package Python utilise typesafe.ai pour évaluer les commentaires de code selon des heuristiques spécifiques. Il démontre une approche automatisée pour évaluer la qualité de la documentation au sein d'une base de code en appliquant une analyse structurée aux commentaires.
Cet outil identifie les changements d'API cassants en combinant des vérifications déterministes et l'analyse sémantique de TypeSafe JEV System One. Il vise à détecter les incohérences cachées dans la documentation OpenAPI pour garantir une meilleure fiabilité des interfaces.

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Explore sponsorCe dépôt présente un modèle de décision calibré de style Jev basé sur l'architecture Qwen3.5-0.8B. Il explore la mise en œuvre de cadres de décision de type choix, score et Noul au sein d'un environnement de modèle de langage compact.
Cette référence TypeSafe AI détaille le modèle de fan-out spéculatif. Elle montre comment améliorer la réactivité du système en lançant plusieurs requêtes simultanées et en sélectionnant le premier résultat réussi pour réduire la latence des flux de travail IA.
Cet article examine les inconvénients potentiels de l'utilisation de Jev pour la compaction de contexte des agents IA. Il remet en question l'efficacité des méthodes actuelles de gestion de l'historique et de l'état des agents au sein du framework Jev.
Ce protocole expérimental explore les transferts entre agents IA basés sur des preuves. Il présente un mécanisme de révision assisté par Jev conçu pour valider les résultats avant qu'ils ne soient transmis à l'agent principal.
Cette bibliothèque cliente Go fournit une interface pour l'API System One de TypeSafe AI. Elle inclut une instrumentation optionnelle pour Langfuse, aidant les développeurs à suivre et surveiller les interactions de leurs applications basées sur Jev.
Lemonpod gives founders one morning brief that combines GitHub, calendar, tasks, inbox, and other work signals into a text summary and audio update. Start the day knowing what needs attention without checking multiple apps.
Explore sponsorCe projet propose une collection de modules graphiques interactifs incluant le routage, Tetris, des simulations d'essaims et un défi de type gauntlet. Il sert de démonstration pratique du développement d'applications basées sur Jev et de l'implémentation de logique de jeu.
JevBench fournit un cadre standardisé pour évaluer les modèles de décision typés de classe Jev. Cette ressource démontre des méthodologies de benchmarking axées sur l'évaluation de l'efficacité, de la fiabilité et de l'ouverture des systèmes décisionnels au sein de l'écosystème Jev.
Cette démonstration présente le modèle Jev System One identifiant les noms de services des principaux fournisseurs cloud. L'outil fournit des sorties probabilistes pour évaluer la précision de la classification du modèle concernant la terminologie d'infrastructure cloud.
Ce projet propose un plugin MCP local-first pour la revue continue de la qualité logicielle. Il permet aux agents de codage IA d'effectuer des analyses automatisées via Jev afin de maintenir les normes du code source en local.
jev-mode optimise les tâches de prise de décision répétitives grâce à un modèle de jugement typé. Le créateur rapporte des réductions significatives de l'utilisation des jetons et de la charge de travail par rapport aux agents de codage standard, tout en revendiquant une précision accrue.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorCe projet propose un conseil d'IA TypeSafe ludique composé de douze membres. Il illustre un processus décisionnel interactif permettant aux utilisateurs de visualiser des votes animés et d'inspecter les justifications fournies pour chaque verdict rendu.
A GitHub project showcases Jev's performance in a chess benchmark, achieving perfect gameplay with minimal cost.
A small, fast prose linter: ruff-style rule codes for writing, backed by TypeSafe's Jev model.
Cette documentation officielle définit le concept d'état au sein du framework TypeSafe AI. Elle explique comment la gestion de l'état constitue un composant essentiel pour maintenir la cohérence et le contexte dans les interactions IA et les flux de travail complexes.
Ce 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.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorGuardrails for Pi built on pi-typesafe that steer the agent instead of interrupting you: Jev judges irreversible and off-task tool calls, detects stuck loops, checks unverified done claims, flags slop.
Connect JEV to MCP clients and compare its judgments against general-purpose LLMs using shared datasets and measurable accuracy.
Jev4Mellea propose un adaptateur fonctionnel conçu pour intégrer Jev au framework Mellea. Cet outil facilite l'interopérabilité entre les deux systèmes, permettant aux développeurs de relier leurs flux de travail et structures de données au sein d'un environnement technique unifié.
Cette publication communautaire suggère que Jev pourrait servir de couche de contrôle rapide et peu coûteuse pour les agents IA. Elle propose que l'intégration de Jev pourrait rationaliser les flux de travail des agents en fournissant un mécanisme de contrôle léger.
TypeScript CLI that finds code, docs, logs, and text by natural-language conditions using Jev Noul judgments, with probability thresholds, source lines, and cached results.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorLatent Space's launch-day roundup: over 100x faster and 200x cheaper than small frontier LLMs.
Ce projet web propose un environnement d'échecs en 3D où Jev joue les deux camps. Les utilisateurs peuvent observer les parties automatisées ou intervenir à tout moment pour prendre le contrôle de l'un des joueurs.
Ce projet présente un petit modèle entraîné à choisir parmi une liste dynamique d'options textuelles via une assignation de probabilité en un seul passage. Il inclut des implémentations expérimentales pour Doom, les échecs et Wikispeedia illustrant les capacités décisionnelles du modèle.
Cet 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.
Ce plugin de preuve de concept pour Claude Code utilise Jev pour vérifier les appels d'outils d'un agent par rapport au plan de session. Il permet d'approuver, de bloquer ou de demander une confirmation utilisateur pour les actions en attente.
Cet outil permet d'auditer automatiquement les diffs git par rapport à des normes de codage YAML définies. Il utilise le modèle Jev pour effectuer des vérifications de cohérence via une interface en ligne de commande ou des agents IA.
Cette ressource documente une comparaison de précision appariée entre un classificateur privé affiné et des modèles standards. Elle offre un aperçu de la prise de décision lors de l'évaluation de la précision des sorties de classification par rapport à des références personnalisées.
Cet outil fournit une interface CLI et une compétence Codex sans dépendance pour Jev. Il illustre une méthode permettant d'envoyer des états locaux à Jev pour des jugements typés par lots, tout en masquant l'état original dans les réponses.
3D chess powered by TypeSafe AI (Jev). AI vs AI by default, or play either side. Multiple difficulty levels.
Code quality and test coverage for coding agents: Jev scores each source file so the agent knows what to fix first.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorCet outil utilise Jev pour noter des lots de journaux compressés, en mappant les résultats vers des actions de tri spécifiques telles que supprimer, surveiller, examiner, notifier ou alerter. Il propose une approche structurée de la gestion des journaux sans exécution de code.
Ce projet explore les performances de Jev via neuf expériences et 28 prédictions utilisant des paramètres fixes. Il sert de dépôt de recherche structuré pour analyser des métriques et des résultats spécifiques au sein du cadre de travail Jev.