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Retour au labJEVLAB / FIELD NOTES
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casse-brique-typesafe
Ce projet présente un jeu de casse-briques Next.js dont la raquette est contrôlée en temps réel par le modèle Jev de TypeSafe AI. Le créateur précise que l'application a été développée à l'aide de Claude Code.
github.comJev joue à Clash Royale
Cette démonstration présente Jev interagissant avec le jeu de stratégie mobile Clash Royale. La vidéo montre l'agent naviguant dans les mécaniques du jeu pour terminer et gagner une partie, illustrant sa capacité à traiter des entrées visuelles en temps réel et à prendre des décisions tactiques.
x.comjev-model-router
Cet outil présente un routeur de modèles optimisé pour les coûts sur OpenRouter via Jev. Il remplace les listes de modèles statiques par un scoreur de catalogue en direct pour choisir dynamiquement les modèles appropriés.
github.comCompression de contexte pour Claude Code
Cette démonstration explore l'intégration de Jev avec Claude Code pour résoudre les problèmes de compression de contexte dans les flux de travail des agents. Elle présente une approche pratique pour optimiser le traitement des données lors des tâches de codage, sous réserve de vérification.
x.comjev-cookbook
Ce recueil propose des recettes pratiques et testées pour implémenter le modèle de décision Jev via OpenRouter. Il illustre des flux de travail pour des tâches telles que la détection de PII, l'indexation de bases de données et l'automatisation d'agents.
github.comjev-spec
jev-spec est un outil conçu pour vérifier le code généré par rapport à des exigences spécifiées. Ce projet vise à aider les développeurs à s'assurer que les résultats produits par l'IA respectent des spécifications structurelles ou fonctionnelles précises lors du développement.
github.comjev-libero
Ce projet démontre le contrôle précis de robots à l'aide de Jev. Il propose des aperçus basés sur la physique et des tâches LIBERO configurables pour permettre aux utilisateurs d'expérimenter la manipulation robotique et les environnements de simulation.
github.comterrarium
terrarium est un environnement sandbox où un modèle TypeSafe System One actionne les commandes d'une petite créature. Le projet démontre comment la logique basée sur le code peut être utilisée pour simuler et interagir avec un monde virtuel.
github.comJob Risk Analyzer
Job Risk Analyzer est un outil CLI et API REST conçu pour évaluer les risques professionnels. Il utilise Jev pour calculer un score d'exposition des métiers aux licenciements liés à l'IA et pour mesurer leur résilience globale.
github.comJev-Moderation-Bot
Ce bot Discord utilise Jev pour analyser les messages et les métadonnées en temps réel. Il présente un système d'escalade progressive conçu pour identifier et atténuer les tentatives de phishing, de spam et d'ingénierie sociale sur les serveurs.
github.comtrade-jev
Ce projet illustre l'application de Jev aux stratégies de trading automatisé. Il propose un cadre pour effectuer des backtests sur les décisions d'achat, de vente et de maintien en utilisant les données du carnet d'ordres NQ L10 pour évaluer le modèle.
github.comjevlike
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.
github.comruby_decision_model
Ce dépôt fournit une bibliothèque cliente Ruby conçue pour interagir avec des modèles de décision, notamment Typesafe Jev. Il s'agit d'un outil pratique permettant aux développeurs d'intégrer une logique de décision structurée directement dans leurs applications Ruby.
github.comcompact-adviser
Ce plugin d'agent utilise Jev pour déterminer les moments optimaux pour la compaction des sessions. Il vise à améliorer l'efficacité de la gestion du contexte en fournissant des conseils automatisés sur le moment opportun pour consolider les données de session.
x.comtypesafe-ui
Ce dépôt propose une collection de composants réutilisables et de blocs d'interface de style Shadcn pour l'intégration avec TypeSafe AI. Il démontre comment mettre en œuvre des modèles d'interface cohérents pour les applications basées sur l'IA en utilisant des normes de conception établies.
github.comRouteur de zones de texte Jev
Ce projet présente une interface automatisée qui remplit les zones de texte en sélectionnant dynamiquement les agents ou modèles les plus adaptés à une tâche donnée. Il illustre un flux de travail visant à simplifier la saisie utilisateur par routage intelligent.
x.comshady-town
Shady Town est un jeu de déduction sociale pour les soirées dans le salon. Ce projet montre comment un Jev TypeSafe peut servir de modérateur automatisé pour faciliter le déroulement du jeu et gérer les interactions entre les joueurs.
github.comjev-cvss
Ce 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.
github.comtypesafe-vs-deepseek
Ce projet propose une comparaison côte à côte de TypeSafe et DeepSeek-flash. Il évalue les mesures de performance, notamment la vitesse, l'utilisation des jetons, le coût et la précision pour des tâches comme l'extraction de factures et la classification d'e-mails.
github.comtypesafe-sdk
Ce dépôt fournit une bibliothèque client Ruby conçue pour interagir avec la plateforme typesafe.ai. Elle sert d'interface programmatique permettant aux développeurs d'intégrer directement les services liés à Jev dans leurs applications basées sur Ruby.
github.comjev-recall
Ce projet démontre une méthode pour filtrer les souvenirs d'un assistant IA en utilisant Jev. Il se concentre sur la récupération d'informations basées sur la pertinence plutôt que sur la simple ressemblance pour améliorer la précision des interactions contextuelles.
github.comJevForm
JevForm est un outil de formulaire dynamique utilisant Jev pour la logique conditionnelle. Il démontre l'intégration d'éléments d'interface adaptative via Vercel JSON-render pour créer des interfaces de collecte de données réactives et interactives.
x.comÉvaluation de Jev en tant que reranker
Cette 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.
x.comDébogage Jev par relecture de session
Cet outil utilise Jev pour analyser les relectures de sessions utilisateur afin d'identifier les défauts logiciels. Il démontre un flux de travail automatisé conçu pour générer des demandes de tirage de correction de bugs, simplifiant ainsi le processus de débogage.
x.comCadre de prise de décision Jev
Cette ressource présente Jev comme un système d'IA natif dédié à la prise de décision. Elle démontre comment le cadre dépasse la simple génération de texte en définissant des résultats possibles et en sélectionnant programmatiquement la voie la plus adaptée aux opérations autonomes.
x.comCrowdcheck
Crowdcheck 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.
crowdcheck-ai.vercel.appwindows-save-token-jev-setup
Cette ressource fournit un guide de configuration pour save-token-jev sous Windows. Elle démontre comment implémenter des hooks PreCompact et SessionStart pour gérer la sécurité des jetons, la compression native et l'isolation du contenu hérité dans les environnements Jev.
github.comtypesafe
Cette bibliothèque fournit un client Elixir idiomatique pour interagir avec l'API TypeSafe AI. Elle permet aux développeurs d'intégrer les services TypeSafe AI dans leurs applications Elixir en utilisant les modèles et structures natifs du langage.
github.comconstruct-auto-classifier
Cet outil propose une barrière de sécurité basée sur les effets pour les commandes shell des agents de codage IA. Il utilise des règles structurelles et Jev ou des modèles de chat pour évaluer la sécurité des commandes afin d'empêcher les opérations dangereuses.
github.comAnalyse du corpus AEPD
Cette expérience compare Jev à une expression régulière manuelle pour traiter 544 résolutions publiques de protection des données. L'auteur rapporte un taux de concordance de 98,2 % entre les deux méthodes, illustrant le potentiel d'une analyse documentaire automatisée et rentable.
x.comgpt-vs-jev
Cet outil propose une comparaison côte à côte des sorties linguistiques générées par les modèles GPT et des décisions structurées Noul. Il démontre comment la logique basée sur Jev traite les entrées différemment des modèles de langage probabilistes standards pour certaines tâches.
github.comClassification arbitraire en tant que primitive
Cette 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.
x.comJevmaxxing with Notte
Ce projet présente Jev, un agent conçu pour automatiser les tâches dans le navigateur. Il démontre la capacité du système à sélectionner et exécuter dynamiquement des actions au sein d'un espace défini pour interagir avec les interfaces web.
x.comMatch de Gomoku entre Jev
Cette expérience présente un match de Gomoku entre deux instances de Jev. Elle fournit le code source et les journaux de synchronisation pour illustrer la manière dont les agents Jev interagissent et traitent l'état du jeu en mode compétitif.
zenn.devPlayJev
PlayJev présente un modèle de 0,8B paramètres capable de jouer à dix jeux par navigateur. Le système calcule les probabilités de coups légaux en une seule passe directe sans générer de texte, illustrant une approche spécialisée pour les agents de jeu.
github.comyoshi
yoshi est un proxy de réduction de contexte pour Claude Code et Codex. Il utilise Jev pour évaluer et ne conserver que l'historique nécessaire, visant à optimiser l'utilisation des jetons pour les agents de codage IA.
github.com
