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Retour au labJEVLAB / FIELD NOTES
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typesafe-image-diffusion
Ce projet explore la génération de pixel art de style diffusion à l'aide d'un classificateur. Il démontre une méthode impliquant 256 questions Jev parallèles par pixel suivies de passes de raffinement pour construire des images, illustrant une approche expérimentale de la synthèse d'images structurées.
github.comJev joue à Tetris
Cette démonstration présente Jev AI jouant à Tetris à haute vitesse. Le créateur indique que le système a traité 357 pièces et 134 lignes en deux minutes, illustrant ainsi les capacités de prise de décision rapide du modèle dans un environnement de jeu.
x.comGame Plan
Game Plan est une expérience basée sur navigateur conçue pour tester la manière dont Jev traite et répond aux entrées utilisateur imprévisibles. Il sert de démonstration pratique des capacités de gestion des entrées au sein de l'écosystème Jev.
game-plan.adriaansendennis.workers.devtypesafe-jev-workflow
Ce projet présente un flux de travail LangGraph asynchrone conçu pour catégoriser les e-mails entrants. Il utilise des choix Jev typés pour acheminer automatiquement les communications vers des gestionnaires de factures ou de traitement général.
github.comAgent d'achat de seconde main
Ce projet présente un agent automatisé conçu pour simplifier la recherche et l'évaluation de produits d'occasion. Le créateur indique que le système traite 26 annonces par minute, permettant ainsi d'accélérer le processus de décision d'achat.
x.comModèles personnalisés de style Jev pour les flux de travail d'agents
Cette proposition explore la mise en œuvre de modèles personnalisés de style Jev conçus pour optimiser les flux de travail des agents. L'auteur suggère que ces modèles spécialisés pourraient potentiellement réduire les coûts de calcul lors des processus décisionnels automatisés.
x.comjev-page-verdict
Cette extension Chrome utilise Jev pour déterminer si une page web cherche à vendre un produit ou rapporte une expérience vécue. Elle annote les résultats Google avec des verdicts ou des estimations, tout en laissant indécis les cas à faible niveau de confiance.
github.comjev-games
Ce dépôt fournit un environnement de laboratoire visuel Jev conçu pour tester et interagir avec diverses plateformes de jeux et émulateurs. Il constitue une ressource pratique pour les développeurs explorant l'intégration basée sur Jev au sein des architectures de logiciels de jeux.
github.comJev joue à Time Crisis
Cette démonstration présente Jev jouant au jeu d'arcade classique Time Crisis. Le dispositif utilise un harnais physique pour assister la visée et les mouvements, illustrant comment l'intégration matérielle peut influencer les performances de jeu dans un environnement d'arcade rétro.
x.compi-quiet-ask
Ce projet démontre l'intégration de TypeSafe Jev en tant que couche de prise de décision pour un agent de codage. Il explore comment le raisonnement structuré et silencieux peut être appliqué pour automatiser les tâches de développement logiciel au sein du cadre de l'agent pi.
github.comroverlab
roverlab est un environnement de simulation 3D pour rover planétaire. Il offre un espace de test permettant aux développeurs d'expérimenter la prise de décision autonome via TypeSafe AI sur des terrains extraterrestres virtuels.
github.comjev-voice
Ce projet présente un outil d'automatisation vocale pour macOS. Il utilise whisper.cpp en local pour la reconnaissance vocale et intègre un appel Jev TypeSafe par commande pour traiter et exécuter des tâches au niveau du système sur votre ordinateur.
github.comjev-auto-approve
Cet outil GitHub automatise le flux de travail de développement en exigeant l'approbation de Jev avant de fusionner les demandes de tirage. Il démontre une méthode pour intégrer des contrôles de révision de code basés sur Jev.
github.comPlayground
Cet outil basé sur le web permet aux utilisateurs de saisir des données d'état et de poser des questions pour recevoir des réponses typées directement dans le navigateur. Il sert d'environnement interactif pour tester les capacités de TypeSafe AI et vérifier la génération de sorties structurées.
console.typesafe.aiPrimitives
Ce guide présente les trois types de questions fondamentaux de TypeSafe AI : Choice, Score et Noul. Il explique les structures de données et les valeurs de retour associées à chaque primitive pour aider les développeurs à structurer leurs interactions avec l'IA.
docs.typesafe.aiopen-jev par JoshuaSP
Ce dépôt explore l'inférence JSON typée à l'aide de DiffusionGemma. Il fournit des résultats de référence expérimentaux pour Every et Jev, illustrant la manière dont ces modèles traitent les tâches d'inférence de données structurées dans un cadre de recherche.
github.comJev sur Cloudflare AI Gateway
Cette intégration montre comment Jev utilise Cloudflare AI Gateway pour fournir des réponses structurées aux questions des utilisateurs. Elle met en évidence la mise en œuvre technique du traitement des données structurées au sein de l'écosystème Cloudflare pour optimiser les requêtes.
x.comRecettes
Cette ressource propose des recettes reproductibles pour les flux de travail IA courants, tels que les questions parallèles, le reranking et les garde-fous. Elle démontre des modèles d'implémentation pratiques pour la vérification des citations, l'extraction de données et la classification hiérarchique.
docs.typesafe.aitypesafe-triage-guard
Ce dépôt propose trois pipelines de jugement composables basés sur Jev. Il illustre des flux de travail automatisés pour le triage des tickets de support, les alertes d'observabilité et l'évaluation des risques de déploiement afin d'optimiser les processus décisionnels techniques.
github.comClassificateur d'images OCR
Ce projet présente un flux de travail de classification d'images intégrant l'OCR et Jev. Le créateur indique avoir traité 900 images en 40 secondes grâce à ce pipeline automatisé.
x.commobile-jev
Ce projet fournit un cadre d'agent Android autonome où Jev gère les processus de prise de décision. Il comprend un environnement de studio React en direct et démontre des capacités d'interaction automatisée via une démonstration sur le thème d'Uber.
github.comjev-oxlint
Ce projet démontre une méthode pour intégrer les compétences d'agents Jev dans le cadre d'analyse statique Oxlint. Il fournit une implémentation technique pour étendre les capacités de linting via des plugins personnalisés conçus pour exploiter la logique basée sur Jev.
github.comPort Cleanup
Port Cleanup est un utilitaire macOS permettant d'identifier et d'arrêter les ports réseau actifs. Ce projet aide les développeurs à gérer leurs processus locaux en offrant un moyen simple de fermer les services inutilisés pour maintenir un environnement de travail propre.
github.comjcm-router
Ce proxy local utilise TypeSafe Jev pour router dynamiquement les requêtes des sous-agents vers des modèles Claude et des niveaux d'effort spécifiques. Il est conçu pour gérer des tâches spécialisées indépendamment tout en préservant l'état de votre session de chat principale.
github.comjev-harness-router
Ce projet propose un mécanisme de routage pour les tâches Jev en évaluant le niveau du modèle, les outils, les compétences et l'effort requis. Il illustre une approche structurée pour la distribution des tâches au sein des flux de travail automatisés.
github.comsiftr
siftr propose une interface CLI et un serveur MCP pour les agents de codage IA, permettant la recherche sémantique et la sélection de fichiers. Le projet vise à améliorer l'efficacité des agents grâce à des lectures ciblées et une sélection de listes.
github.comjev-commit
Ce hook de pré-validation utilise Jev pour analyser les modifications indexées par rapport aux messages de commit. Il vise à identifier les problèmes potentiels tels que les restes de débogage, le travail non mentionné et les identifiants exposés avant la validation.
github.comExpérience de combat aérien avec Jev
Cette 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.
x.comCalibration Janus
Janus présente un système de calibration et de routage basé sur la confiance pour la prise de décision. Le projet affiche une précision de 80,2 % sur le jeu de données Banking77, l'auteur revendiquant une efficacité de coût de 0,103 $ pour 500 décisions.
github.comContrôle vocal en temps réel pour navigateur
Ce projet illustre l'utilisation de Jev pour piloter un navigateur via des commandes vocales en temps réel. Le créateur indique que le système convertit la parole en actions de navigation en 300 millisecondes à un coût réduit.
x.comComprendre les fondamentaux de Jev
Cet article propose un aperçu conceptuel de Jev, clarifiant son objectif principal et ses limites techniques. Il sert de guide fondamental pour aider les développeurs à distinguer les fonctionnalités prévues de Jev des idées fausses courantes.
zenn.devUne audience de 100 personnalités
Ce 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.
x.comjev-search
Cet outil permet d'effectuer des recherches hors ligne dans les coffres Obsidian. Il propose un mécanisme optionnel de réordonnancement des résultats via Jev, nécessitant une approbation explicite de l'utilisateur avant exécution pour contrôler la priorisation des informations.
github.comjev-firewall
Cet outil propose un pare-feu en temps réel pour les agents de codage IA. Il intercepte les appels d'outils via des règles déterministes et une vérification Jev pour décider d'autoriser, de bloquer ou de demander une approbation manuelle pour les actions.
github.comRoutage de modèles Corent
Corent présente un système de routage de modèles utilisant Jev pour évaluer les invites et les exigences de qualité. Cette méthode vise à sélectionner dynamiquement le modèle d'IA le plus approprié pour des tâches spécifiques avant de générer le résultat.
x.comWorkflows pratiques avec Jev
Cette ressource présente six cas d'utilisation spécifiques pour Jev, notamment la vérification des faits, le classement, la vérification des citations et l'analyse des défaillances des agents. Elle démontre comment l'outil peut être appliqué au traitement d'informations structurées et au contrôle qualité.
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