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Retour au labJEVLAB / FIELD NOTES
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Performance de piano en temps réel avec Jev
Cette démonstration présente Jev contrôlant les deux mains et les doigts pour jouer du piano en temps réel. Le système traite les entrées visuelles pour coordonner des mouvements complexes, illustrant la capacité de l'agent à une interaction musicale réactive.
x.comDiffJury
DiffJury est un outil qui analyse les demandes de fusion publiques pour évaluer leur sécurité. Le créateur soutient que l'outil exploite les capacités de Jev pour automatiser la révision du code et détecter les problèmes potentiels avant toute intégration.
x.comJev Social
Jev Social présente un outil de recherche automatisé qui effectue des opérations de navigation limitées sur les réseaux sociaux. Il capture des preuves provenant d'Instagram, TikTok et LinkedIn pour générer des rapports cités basés sur les données récupérées.
github.comJev joue à Balatro
Cette démonstration présente Jev de TypeSafe AI jouant au jeu de cartes Balatro. Le créateur affirme que le système prend des décisions de jeu en 200 à 500 ms, illustrant son potentiel d'interaction rapide dans des environnements numériques complexes basés sur des règles.
x.comJev_apps
Ce dépôt propose un aperçu de diverses applications basées sur Jev. Il explique leurs fonctionnalités principales, leurs principes de fonctionnement ainsi que leurs avantages et inconvénients pour aider les utilisateurs à comprendre comment ces outils opèrent dans des scénarios concrets.
github.comjev-document-classification
Ce projet présente une approche automatisée pour classer les documents textuels. Il utilise le modèle System One de TypeSafe pour faciliter des flux de travail de classification efficaces, visant à fournir une solution rentable pour la gestion de structures de données documentaires.
github.comjev-browser
Ce projet fournit un SDK et une CLI basés sur Jev pour l'automatisation des navigateurs. Il démontre l'intégration avec Playwright pour permettre des assertions déterministes et des opérations de navigateur persistantes au sein d'une architecture de serveur MCP.
github.comslop-grader
Cet outil utilise Jev pour évaluer des fichiers markdown selon des ensembles de règles personnalisés. Il identifie les violations de qualité du contenu et génère des scores, permettant aux agents automatisés d'effectuer les corrections nécessaires basées sur les retours fournis.
github.comtalkr
talkr est un outil d'analyse vocale qui évalue des discours de 30 secondes. Il identifie les tics de langage, les pauses et le niveau de confiance pour fournir aux utilisateurs des conseils visant à améliorer leur élocution.
x.comjevql
jevql propose une interface SQL sémantique pour Postgres, propulsée par Jev. Cet outil illustre l'utilisation du traitement du langage naturel pour générer des requêtes SQL, simplifiant ainsi les interactions avec les bases de données au sein de l'écosystème Jev.
github.comJev joue à Doom
Cette démonstration présente Jev prenant des décisions en temps réel dans le jeu Doom. Le créateur affirme que le système exécute des mouvements à une fréquence allant jusqu'à dix fois par seconde pendant le jeu.
x.compi-jev-compaction
Ce projet propose un mécanisme de nettoyage automatique du contexte dans Pi sans perdre l'historique des conversations. Il illustre une méthode pour gérer l'utilisation de la mémoire tout en préservant la continuité des échanges.
github.comLaneBreak
LaneBreak utilise TypeSafe Jev pour automatiser la priorisation et le routage des tickets de support. Ce projet démontre une approche structurée pour gérer les demandes de service via des flux de travail décisionnels programmatiques.
github.comÉvaluation d'un essai sur l'IA de pointe
Cette démonstration montre Jev analysant le rythme narratif d'un essai rédigé par Dario Amodei. Elle illustre comment des outils automatisés peuvent être utilisés pour évaluer la fluidité structurelle et la composition de textes techniques complexes.
x.comfable-jev
Ce projet intègre Jev et get-fable pour faciliter le traitement cognitif rapide des agents de codage autonomes. Le créateur affirme que l'implémentation atteint des temps de réponse inférieurs à 100ms, bien que ces mesures de performance n'aient pas été vérifiées indépendamment.
github.compong-jev
Ce projet présente une implémentation du jeu Atari Pong utilisant TypeSafe Jev. Il illustre une méthode de contrôle du jeu par une question à choix typé par image, sans transmettre de coordonnées au modèle.
github.comLivre de recettes de suggestion de compétences TypeSafe AI
Cette ressource officielle de TypeSafe fournit un guide structuré pour implémenter des mécanismes de suggestion de compétences dans les agents IA. Elle montre comment recommander dynamiquement des capacités pertinentes aux utilisateurs pour améliorer l'efficacité des interactions et l'exécution des tâches.
docs.typesafe.aixtags
xtags est un outil qui étiquette les publications sur X en fonction de l'action qu'elles sollicitent. Il s'appuie sur Jev, un modèle qui renvoie des probabilités au lieu de générer du texte, pour catégoriser l'intention des messages.
github.comjev-mcp
Ce serveur MCP intègre TypeSafe Jev dans des environnements de codage tels que Cursor et Codex. Il démontre comment incorporer Jev dans des boucles de développement automatisées pour assister les tâches de programmation via des interfaces client MCP standard.
github.comClassificateur de tickets de support
Cette implémentation de Jev automatise la gestion des tickets de support en classant les demandes entrantes selon leur catégorie, leur urgence et leurs besoins de routage. Elle démontre comment rationaliser les flux de travail du service client en distinguant les résolutions automatisées des interventions humaines.
x.comCerebellum-2B
Cerebellum-2B est un modèle d'agent IA non autorégressif basé sur Qwen3.5-2B. Il démontre des capacités de routage d'outils O(1) et d'automatisation DOM, offrant une alternative open-source pour les développeurs travaillant sur des processus de décision d'agents efficaces.
github.comAnalyse d'annonces concurrentes avec Jev
Cette démonstration présente Jev traitant 724 publicités provenant de 37 marques. Elle illustre comment l'agent décompose les éléments créatifs et les formats publicitaires pour faciliter une analyse marketing rapide et détaillée.
x.comtypesafe-cli
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.
github.comawesome-typesafe
Ce dépôt propose une liste organisée de ressources officielles et de projets communautaires concernant TypeSafe, les modèles System One et Jev. Il sert de répertoire centralisé pour les développeurs souhaitant explorer cet écosystème et intégrer ces technologies dans leurs travaux.
github.compi-jev
Ce projet propose un système assisté par Jev pour la récupération de fichiers et la mise en cache des requêtes. Il vise à optimiser les flux de travail sur les appareils Raspberry Pi grâce à une gestion intelligente des données.
github.comjev-system-architect
Cet outil propose une compétence d'architecture système pour TypeSafe AI Jev/System One. Il montre comment transformer des jugements sémantiques flous en primitives structurées de type Choice, Score et Noul pour optimiser la prise de décision au sein du système.
github.comtypesafe-adblock
Cette extension Chrome expérimentale utilise un modèle TypeSafe Jev pour identifier et supprimer les éléments DOM classés comme publicités. Ce projet sert de démonstration locale et n'est pas conçu pour fonctionner comme un bloqueur de publicités réel.
github.comIntégration d'IA non conversationnelle
Ce guide explore la mise en œuvre d'agents d'IA non conversationnels utilisant Jev. Il fournit des instructions pratiques pour utiliser les SDK Python et JavaScript, les requêtes HTTP brutes et les configurations de compétences d'agent pour les développeurs.
ziplyne.agencyWorkflows SEO et GEO de Jev
Cette ressource présente sept workflows automatisés pour Jev axés sur l'optimisation pour les moteurs de recherche et la géolocalisation. Elle couvre des tâches pratiques telles que l'analyse des pages concurrentes, l'évaluation de la probabilité de citation et l'optimisation de contenu.
x.comJev board
Jev board est un outil destiné aux interfaces d'intelligence ambiante. Il démontre l'intégration de modèles rapides et fiables pour faciliter les interactions utilisateur réactives au sein d'un cadre d'interface générative.
x.comjev-gomoku
Ce projet propose une plateforme expérimentale pour le jeu de Gomoku basé sur Jev, utilisant un système de saisie par grille. Il permet d'observer le processus de décision du modèle étape par étape et prend en charge les parties en temps réel ainsi que la relecture.
github.comjevcache
jevcache propose un mécanisme de mise en cache des décisions pour les modèles Jev de type sécurisé. Cet outil permet de mémoriser les sorties des modèles, garantissant que les requêtes répétées soient déterministes, partageables et efficaces via un binaire compact.
github.comBras robotique contrôlé par Jev
Cette démonstration présente un bras robotique utilisant Jev pour la manipulation d'objets en temps réel. Le créateur indique que le système intègre des entrées visuelles pour exécuter des processus de prise de décision à une fréquence de deux cycles par seconde.
x.comLinkedIn NoSlop
Cette extension de navigateur vise à améliorer la concentration des utilisateurs en floutant automatiquement les publications à faible valeur sur LinkedIn. Le projet démontre une approche pratique pour filtrer les flux de réseaux sociaux afin de réduire l'encombrement numérique.
github.comPrédicteur de questions d'examen Jev
Cet outil démontre la capacité de Jev à analyser et classer les questions d'examen selon leur probabilité d'apparaître lors de tests réels. Le créateur affirme que le système traite ces prédictions en 80 secondes, bien que leur précision reste à vérifier.
x.comfastbrowse
Ce projet de développement illustre une approche de navigation web par agents, où Jev sélectionne des actions tandis qu'un LLM gère la planification et la citation des sources. Il sert de cadre expérimental pour automatiser les tâches de navigation via un raisonnement structuré.
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