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jevalyn
jevalyn est une interface native Rails pour l'API Jev System One de TypeSafe. Cet outil permet aux développeurs d'intégrer des processus de décision typés et calibrés directement au sein des flux de contrôle de leurs applications Ruby on Rails.
github.comArbiter
Arbiter est un outil de développement conçu pour servir des modèles de décision personnalisés via une API compatible avec Jev. Il permet aux développeurs d'implémenter une logique de décision structurée et adaptée au sein de leurs applications grâce à une interface standardisée.
github.comjev-rules
Cet outil de développement gère la sélection de règles pour Claude afin de ne présenter que les informations pertinentes. Il illustre une méthode pour optimiser les interactions avec l'IA en appliquant dynamiquement des contraintes contextuelles.
github.comjev-eval-agent
Ce projet propose un agent d'assistance personnelle basé sur eve de Vercel. Il utilise 100 outils simulés pour comparer l'efficacité de Jev par rapport aux LLM standards en mesurant le nombre d'étapes nécessaires pour accomplir des tâches spécifiques.
github.comSimulateur de conduite contrôlé par Jev
Ce projet communautaire démontre l'intégration de Jev pour piloter un simulateur de conduite autonome Tesla. Il fournit un exemple pratique de la manière dont Jev peut être utilisé pour contrôler des environnements simulés complexes à des fins de test.
x.comclarity-judge
Cet outil exploite le modèle Jev pour effectuer des vérifications de la qualité rédactionnelle sur plusieurs axes. Il propose des analyses nommées distinctes, accompagnées d'un verdict et d'un score de confiance pour chaque critère évalué dans le texte.
github.comFiltrage des tâches WIP par signification
Cet outil présente une méthode pour organiser les tâches en cours en analysant leur intention sémantique plutôt que de se fier aux mots-clés. Il permet de catégoriser les éléments de développement en fonction de leur signification réelle.
x.comJev Ultrafast
Jev Ultrafast est un agent de navigation conçu pour l'efficacité. Il sélectionne les opérations et les éléments DOM en une seule requête, n'utilisant un petit modèle de langage que lorsque la saisie de texte est nécessaire pour accomplir une tâche.
github.commodelsystem
Ce dépôt propose un catalogue organisé de modèles de Système Un et de prise de décision. Il sert d'espace de contribution pour le projet modelsystem.one, en se concentrant sur la structuration de cadres pour les processus cognitifs analytiques et intuitifs.
github.comjev-shield
Cette extension Chrome utilise TypeSafe Jev pour identifier et bloquer les publicités natives, le contenu sponsorisé et les publicités vidéo. Le projet démontre une approche de filtrage de contenu axée sur la confidentialité en appliquant une analyse sémantique aux flux du navigateur.
github.comBasculer entre jeu manuel et IA
Ce projet de jeu démontre un mécanisme permettant de basculer entre le contrôle manuel et le jeu piloté par IA. Il illustre comment Jev peut être intégré dans des environnements interactifs pour faciliter les transitions en temps réel entre l'intervention humaine et l'automatisation.
x.comBouncer
Bouncer est un projet d'agent qui applique des politiques en évaluant les appels d'outils de Claude Code. Il fournit un mécanisme pour surveiller et restreindre les actions automatisées au sein de l'environnement de développement.
github.comLinter RLS pour Supabase
Cet outil expérimental utilise Jev pour analyser et vérifier la syntaxe des politiques de sécurité au niveau des lignes de Supabase. Il vise à aider les développeurs à identifier les problèmes de configuration potentiels dans leurs règles de sécurité de base de données.
x.comJev dans Pydantic AI
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.
pydantic.devTrois bots Jev dans un FPS
Ce projet intègre trois agents basés sur Jev dans un environnement de jeu de tir à la première personne. Il démontre la coordination multi-agents dans un scénario de combat en temps réel, illustrant le fonctionnement des modèles Jev comme joueurs autonomes.
x.comjev-lm
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.
github.comDémo de Wiki-link clicker
Cette 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.
x.comjev-pick-and-place-study
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.
github.comperfectrecall
Ce projet explore les systèmes de mémoire pour agents en utilisant Jev pour déterminer et rappeler les informations pertinentes. Il démontre un mécanisme de gestion des données contextuelles, bien que l'efficacité du processus de rappel dépende des détails d'implémentation fournis par le développeur.
github.comPorte de décision de recherche hors ligne
Ce projet présente un système de décision hors ligne utilisant Jev pour évaluer les branches de recherche. Il vise à rationaliser les processus décisionnels complexes en fournissant un cadre structuré pour sélectionner les voies les plus viables dans les flux de travail de recherche.
x.comopen-jev par daseinlabs
Ce projet démontre le scoring d'options en un seul passage en utilisant un modèle local Gemma 3 4B sur Apple silicon via MLX. Il inclut une démonstration Doom pour illustrer la mise en œuvre de cette approche de scoring.
github.comThe Jev-enator
Ce projet implémente trois hooks Claude Code conçus pour interroger Jev afin d'obtenir des informations spécifiques. Il démontre une approche pratique pour intégrer la récupération de données externes directement dans les flux de travail de développement via des hooks personnalisés.
github.comHollow Creek
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.
hollow-creek-sigma.vercel.appjev-radar
Ce dépôt propose un suivi complet de l'écosystème Jev, répertoriant plus de 220 cas documentés. Il propose des entrées classées par niveau de confiance, mises à jour toutes les trois heures, ainsi qu'un guide pour l'accès à l'API.
github.comOutil de recherche de mots-clés App Store
Cet outil aide les développeurs à optimiser leur visibilité sur l'App Store en analysant les stratégies de mots-clés des concurrents. Il utilise Jev pour filtrer et identifier les termes pertinents, permettant ainsi d'affiner les métadonnées pour une meilleure découvrabilité sur la plateforme.
x.comRouteur OCR page par page
Ce système propulsé par Jev automatise le traitement des documents en analysant les PDF page par page. Il démontre un flux de travail décisionnel identifiant les pages nécessitant un OCR, visant à optimiser l'utilisation des ressources lors de la numérisation.
x.comailerix
ailerix est un routeur de modèles à typage fort pour les systèmes Jev. Il illustre une méthode permettant de diriger les requêtes entrantes vers des routes de catalogue typées afin d'accroître la fiabilité du système.
github.comSearch-Function-Test
Ce projet présente une interface de recherche conversationnelle pour les bases de données d'articles basée sur Jev AI. Il permet aux utilisateurs d'interroger de vastes collections de contenu via le langage naturel pour extraire des réponses pertinentes.
github.comAI slop detector
Cet outil utilise Jev pour détecter le contenu généré par IA sur les sites web. Il démontre une méthode d'analyse d'indicateurs spécifiques pour signaler les contenus automatisés, bien que l'efficacité de ces modèles de détection reste à évaluer.
x.comjevchess
Cette application web montre Jev jouant aux échecs contre divers LLM, Stockfish ou des joueurs humains. Elle propose une interface visuelle pour suivre les coups en direct, visualiser les probabilités de mouvement de Jev et gérer l'historique des parties.
github.comjev-demos
Ce dépôt propose une collection de démonstrations expérimentales conçues pour évaluer les fonctionnalités du modèle Jev System One. Il constitue une ressource pratique pour tester les performances et le comportement du modèle dans divers scénarios.
github.comjev-reflex-autonomy-lab
Ce projet de laboratoire démontre l'autonomie de drones multiples en utilisant la prise de décision réflexe TypeSafe Jev. Il explore comment ces actions réflexes peuvent être intégrées à une guidance stratégique optionnelle de Système 2 pour gérer la navigation aérienne.
github.comTypeSafe AI playground
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.
github.comFiltre Reply-Guy
Cet 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.
x.comtypesafe-rs
Ce SDK Rust fournit une interface pour interagir avec TypeSafe System One. Il est conçu pour privilégier les opérations à faible latence pour les développeurs créant des systèmes nécessitant une sécurité de type stricte au sein de l'écosystème Jev.
github.comMigration des règles codées en dur vers Jev
Ce projet démontre la migration de la logique codée en dur vers Jev pour optimiser les flux de travail de traitement par IA. Le créateur affirme que cette transition améliore l'efficacité et réduit les coûts opérationnels pour des outils comme aiseotracker et linkdr.
x.com
