A FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
Le 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.
1 262 ressources
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
jevball est une simulation de football en 3D où chaque joueur fonctionne comme un agent de décision Jev indépendant. Le projet illustre la coordination multi-agents dans un contexte sportif, permettant aux utilisateurs d'observer le jeu autonome ou de contrôler manuellement un joueur.
JEVLAB ART
EnglishSource-linked curation
Ce projet fournit une implémentation client basée sur Rust pour interagir avec l'API TypeSafe System One. Il sert d'outil fondamental pour les développeurs cherchant à intégrer directement la fonctionnalité Jev dans leurs applications Rust.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ce projet met en scène une ville simulée peuplée de 100 PNJ IA. Il illustre un système où Jev détermine les actions des agents tandis que l'environnement génère le récit.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ce dépôt propose une collection communautaire de plus de 110 cas d'utilisation, jeux et défis logiques pour l'IA. Il dispose d'une interface mobile permettant aux utilisateurs de modifier des prompts et de comparer les résultats de différents modèles via des tests A/B.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
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.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
rh-guard propose un mécanisme de détection du piratage de récompenses pour les agents de codage. Il utilise des refus structurels et un sidecar TypeSafe Jev System One pour surveiller les hooks dans Claude Code et Cursor, visant à identifier les comportements suspects lors des tâches de développement automatisées.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ultra-fast model routing using Jev for agent-based systems.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 43%CAT 72%
Jack ChengA tool that uses Jev to convert pointing and speech into drawing actions on a canvas.
EnglishJev HOLDFIT 65%CAT 72%
A community post describing control of a simulated fly.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 45%CAT 62%
Ce dépôt fournit une implémentation de serveur MCP exposant les jugements TypeSafe System One, tels que noul, choice et score, en tant qu'outils pour agents. Il démontre l'intégration de données de jugement structurées dans les flux de travail des agents.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ce projet explore une méthode novatrice pour transmettre des émotions humaines via une communication basée sur des sons synthétisés. Il démontre comment des signaux auditifs simples peuvent être structurés pour représenter des sentiments complexes, offrant une approche unique de l'interaction non verbale dans les environnements numériques.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Cet outil d'interface en ligne de commande présente un système de routage automatisé pour Jev. Il accepte les tâches des utilisateurs et les listes d'abonnements pour déterminer quel modèle ou agent est le mieux adapté pour traiter la demande selon les paramètres fournis.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ce projet présente un système de génération de texte basé sur Jev. Il utilise un classificateur dans une boucle autorégressive pour produire du texte caractère par caractère, illustrant une approche granulaire de la modélisation du langage.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ce projet fournit un cadre de référence pour l'analyse de marché utilisant Jev. Il démontre comment les développeurs peuvent structurer des évaluations basées sur les données au sein de l'écosystème Jev pour effectuer des tâches de modélisation financière.
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The maze as JSON; Jev picks the turn at each junction in real time.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 58%CAT 99%
x.comCette ressource explore comment Jev permet une classification flexible et sécurisée en traitant celle-ci comme une primitive de programmation fondamentale. Elle démontre une approche conceptuelle pour intégrer la logique de classification directement dans le flux de travail de développement pour une meilleure fiabilité.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ian NuttallCet outil communautaire utilise Jev pour identifier et filtrer automatiquement les commentaires indésirables de type 'reply-guy' sur les plateformes sociales. Il démontre une application pratique de modération de contenu automatisée visant à améliorer la qualité des interactions en filtrant les réponses non sollicitées.
EnglishJev HOLDFIT 53%CAT 73%
Ce projet présente un bot anti-spam minimaliste pour Telegram, conçu avec le framework grammY et TypeSafe Jev. Il constitue un exemple pratique de mise en œuvre d'outils de modération automatisés au sein de l'écosystème Jev.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A tool developed using Jev to create a voice builder for Youform, noted for its speed.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 61%CAT 66%
Ce projet propose une collection de 110 scénarios et jeux interactifs conçus pour l'expérimentation. Il permet aux développeurs de tester et de modifier des invites dans un environnement structuré afin d'observer comment différentes entrées affectent les résultats de l'IA.
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Jev-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.
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Ce projet présente une implémentation de l'automatisation MacOS pilotée par Jev. Il sert de configuration expérimentale pour utiliser TypeSafe System One comme moteur de prise de décision afin de naviguer et d'interagir avec les environnements de bureau.
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Cette ressource démontre comment Box utilise Jev pour automatiser le tri des incidents. Elle montre comment le système traite les entrées pour renvoyer des résultats de classification booléens accompagnés de scores de probabilité pour améliorer la prise de décision opérationnelle.
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Hollow Creek propose des PNJ villageois qui évaluent le joueur à chaque tick pour décider de leurs actions et de leur état émotionnel. Cette expérience démontre un système d'interaction réactif sans dialogue où les personnages traitent continuellement les entrées environnementales pour façonner leur comportement.
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Starchild utilise Jev pour la classification des prompts en temps réel. Le créateur affirme que cette méthode réduit les coûts opérationnels par 20 et multiplie la vitesse de traitement par 6, avec un temps moyen de 140ms.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Public examples of Jev used for robot control, 3D modeling and adjacent control tasks, with sources and archived media.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 64%CAT 61%
Ce plugin Codex implémente la restauration de contexte guidée par Jev lors de la compaction de session. Il adapte la logique existante aux hooks de cycle de vie de Codex pour maintenir la cohérence de l'état de développement lors de la gestion automatique de la mémoire.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
amitCe projet présente une audience dynamique composée de 100 personnalités simulées répondant individuellement aux entrées de l'utilisateur. Il illustre l'utilisation de Jev pour gérer des interactions complexes et individuelles au sein d'un environnement d'audience synthétique à grande échelle.
EnglishJev HOLDFIT 66%CAT 33%
A developer project for agents and browsers, where Jev selects actions within Codex Computer Use.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 61%CAT 98%
Async Python client for TypeSafe Jev. Typed questions in, probabilities and choices out, no prose to parse.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 83%CAT 77%
Voice-driven semantic auto-advance for Slidev, powered by Cloudflare Agents and TypeSafe AI Jev.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 77%CAT 60%
Does Jev predict stock returns from news? It reads the news well; there is no tradeable alpha. Three arms separate reading from recall.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 73%CAT 59%
Cette ressource propose un SDK Elixir non officiel pour l'API TypeSafe AI. Elle montre comment les développeurs peuvent intégrer les services TypeSafe AI dans des applications Elixir en utilisant une bibliothèque cliente dédiée pour une communication structurée.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
x.comCette expérience évalue Jev comme reranker de recherche, révélant des améliorations limitées par rapport à la recherche vectorielle classique. L'auteur rapporte des résultats mitigés qui varient considérablement en fonction des méthodes d'évaluation appliquées lors des tests.
简体中文Jev PASSFIT 76%CAT 99%
Ce dépôt propose des expériences et des évaluations basées sur TypeScript pour le modèle Jev. Il sert de ressource technique permettant aux développeurs d'analyser les performances et la latence du modèle grâce à des benchmarks et des frameworks de test structurés.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Windows Codex Skill：通过 npx 或 Git 安装，安全配置 save-token-jev 的 PreCompact/SessionStart Hooks，并提供信任、原生压缩与旧内容隔离验证。
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 58%CAT 48%
Community Go SDK for TypeSafe AI Jev / System One.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 84%CAT 92%
Ce projet présente un flux Bluesky en temps réel intégrant la détection d'émotions. Il illustre une approche expérimentale de l'interaction sur les réseaux sociaux en associant automatiquement les avatars des utilisateurs au sentiment détecté dans leurs publications.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Cette ressource de Leonardo Bissoli explore l'application de Jev pour les processus de prise de décision structurés. À travers une vidéo et des références, l'auteur démontre comment Jev peut être utilisé pour organiser et exécuter des flux de travail logiques complexes dans des scénarios pratiques.
JEVLAB ART
PortuguêsJev HOLDFIT 44%CAT 96%
Ce projet de recherche compare les performances de Jev, Gemini 3.8 Flash et GPT-5.6 Luna dans l'annotation structurée des jugements du TJSP. Il évalue la qualité, le temps de traitement et les coûts opérationnels associés à chaque modèle.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A community post discussing Jev's use in enforcing coding rules that linters cannot handle.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 53%CAT 41%
OFFICIELTRADUITTypeSafe AICette documentation officielle fournit la référence pour le SDK JavaScript de TypeSafe AI. Elle décrit les méthodes nécessaires et les modèles d'intégration permettant aux développeurs d'implémenter les fonctionnalités de TypeSafe dans leurs applications basées sur JavaScript.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 94%CAT 100%
Idiomatic Java SDK for TypeSafe AI Jev System One decision engine.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 83%CAT 93%
Rob HallamSuperX s'intègre à Jev pour automatiser l'évaluation de contenu. Le créateur affirme que l'outil analyse 61 questions par publication en moins d'une seconde pour estimer le potentiel viral.
EnglishJev HOLDFIT 63%CAT 90%
Ce projet propose un outil de recherche sémantique de code et d'audit de différences pour les assistants de codage IA comme Antigravity, Cursor et Claude Code. Il utilise TypeSafe System One pour aider les développeurs à vérifier les changements et améliorer l'efficacité de recherche.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
JevArena présente un environnement compétitif où deux agents Jev s'affrontent dans des jeux par navigateur basés sur le clic. Ce projet explore l'intégration des frameworks Browser Use et TypeSafe Jev pour faciliter l'interaction autonome des agents au sein des interfaces web.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ce projet présente un modèle Typesafe.ai System One conçu pour naviguer dans les bases de données de graphes Neo4j. Il utilise un classificateur pour analyser les relations voisines, offrant une approche structurée pour l'exploration de graphes et la prise de décision basée sur Jev.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ce 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 ARTEnglishSource-linked curation
JevLint propose un linting sémantique configurable basé sur Jev. L'outil démontre des jugements NOUL au niveau des fichiers et inclut un plugin pour les chaînes magiques, offrant une approche structurée pour maintenir la qualité du code via l'analyse sémantique.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Jev Arena est un projet communautaire proposant un jeu de serpent compétitif. Il illustre le potentiel de Jev en faisant s'affronter deux instances distinctes dans une bataille directe pour la victoire.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Reproducible early-access evaluation of Jev on Korean understanding and medical text, with runtime and cost evidence.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 77%CAT 100%
Uses Jev to decide which AI model to use before generating output, based on prompt and quality requirements.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 65%CAT 99%
ACME live support-call scoring demo with TypeSafe AI, Effect, SQLite, React, Vite, and Turborepo.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 78%CAT 96%
Jev Auto Router présente un système de routage par appel pour Codex qui sélectionne dynamiquement les modèles GPT et les niveaux d'effort. Il utilise un proxy local pour maintenir les boucles d'outils et une vérification indépendante pour confirmer la réussite des tâches.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
mimicry est un outil conçu pour réécrire les brouillons générés par l'IA afin qu'ils correspondent à votre propre style. Il utilise une boucle de rétroaction TypeSafe limitée pour maintenir la cohérence et le contrôle lors du processus de révision.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
commentcop est un outil basé sur Jev conçu pour évaluer et auditer les commentaires dans le code source. Il propose un mécanisme automatisé pour examiner la qualité de la documentation, aidant les développeurs à maintenir des annotations plus claires et efficaces.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Jev est un outil de terminal qui prévoit les commandes shell à venir en analysant l'historique des commandes. Ce projet vise à simplifier les flux de travail répétitifs dans l'interface en ligne de commande.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ce 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.
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hanzCette expérience explore l'intégration de Jev dans des simulations de combat aérien. Le créateur présente les efforts de développement en cours pour affiner les manœuvres de combat et la prise de décision tactique de l'IA dans un environnement de jeu.
EnglishJev HOLDFIT 64%CAT 77%
Ce guide montre comment intégrer Jev avec les agents Pydantic AI pour faciliter des opérations sécurisées par le typage. Il propose aux développeurs une approche structurée pour assurer la cohérence et la fiabilité des données lors de la création de flux de travail IA.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A tool for evaluating coding sessions by analyzing each turn.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 50%CAT 82%
Async LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 76%CAT 99%
Cette démonstration explore la navigation de Jev dans les environnements 3D de Resident Evil. Elle examine la capacité du modèle à traiter les objectifs spatiaux et à gérer les scénarios de combat en jeu.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ce projet implémente un modèle de langage au niveau du mot utilisant Jev pour sa couche de sortie. Il démontre des techniques de rédaction n-gram, de vérification de morceaux Noul et d'évaluation des bits par jeton pour la recherche sur les modèles de langage.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ce projet pilote MuJoCo évalue les performances de préhension robotique en comparant Jev, Claude Haiku et des règles réactives. Il fournit un environnement reproductible pour observer comment différentes approches décisionnelles gèrent des tâches de manipulation de base dans un cadre physique simulé.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Awesome Jev: source-backed open-source ecosystem radar, plain-language project discovery, and automatic GitHub sync.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 58%CAT 72%
Three composable judgment pipelines on TypeSafe's Jev: support-ticket triage, observability alert triage, and a deploy-risk gate.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 78%CAT 100%
Cette plateforme open source propose une arène Bring-Your-Own-Key pour évaluer Jev et d'autres modèles d'IA. Elle permet aux utilisateurs de comparer la qualité des résultats, les coûts opérationnels et la latence tout en identifiant les défaillances potentielles des modèles.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Jason LuA tool that improves end-to-end testing efficiency, completing tasks faster and cheaper than other models.
EnglishJev HOLDFIT 34%CAT 63%
Ce 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 ART
EspañolJev HOLDFIT 61%CAT 97%
Ce projet fournit un client MoonBit pour Jev et présente un match de gomoku entre deux instances de Jev. Il inclut des journaux de synchronisation pour suivre les performances des sessions de jeu automatisées.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Cet outil permet à Claude Code de sélectionner les compétences installées nécessaires pour une session. Il utilise Jev pour la prise de décision et s'intègre à skills.sh pour faciliter la découverte des capacités disponibles.
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