Invia una scoperta
English
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
Torna al laboratorioJEVLAB / FIELD NOTES
Novità dal laboratorio
Un elenco di lettura datato di risorse appena aggiunte e JEVLAB NEWS. Torna per vedere cosa è cambiato o segui il feed RSS nel tuo lettore.
Ricorda questa visita su questo browser per evidenziare le nuove aggiunte la prossima volta. Nessun accesso o tracciamento cross-device.
Le date mostrano quando un elemento è diventato disponibile in JEVLAB, in UTC, non quando è stata pubblicata la sua fonte originale. Le modifiche di sola traduzione non contano come nuove risorse.
36
TipTour
TipTour è un assistente di puntamento open-source basato su IA per macOS. Il progetto dimostra l'integrazione di Jev o Gemini Live per controllare il cursore tramite elaborazione locale, offrendo un nuovo metodo di navigazione desktop.
x.comRobot a due braccia con integrazione Jev
Questo progetto dimostra un sistema robotico a due braccia che utilizza Jev come motore decisionale nel livello intermedio. Il creatore riferisce che la cinematica inversa e le interazioni fisiche sono gestite tramite codice dedicato per garantire prestazioni operative efficienti e precise.
x.comjev-cli (shaharia-lab)
Questo strumento a riga di comando si integra con il modello Jev di TypeSafe AI per eseguire analisi strutturate del testo. Supporta query sì/no, a scelta multipla e basate su rubriche, restituendo probabilità calibrate per l'uso in script, CI e flussi di lavoro di agenti IA.
github.comRouting degli intenti
Questa guida ufficiale di TypeSafe spiega il pattern architetturale del routing degli intenti. Dimostra come categorizzare gli input dell'utente per indirizzare le richieste verso una logica di elaborazione specifica, garantendo una gestione più precisa e affidabile delle attività conversazionali complesse.
docs.typesafe.aiawesome-jev
Questo repository offre un elenco curato di progetti sviluppati con Jev. Serve come riferimento per gli sviluppatori che esplorano il modello System One di TypeSafe AI, progettato per facilitare i processi decisionali tipizzati all'interno delle applicazioni software.
github.comPianificatore di query Jev
Questo strumento utilizza Jev per ottimizzare l'esecuzione delle query Postgres. Il creatore riporta un miglioramento delle prestazioni del 12% nei benchmark sull'ordine delle giunzioni, ottenuto tramite specifici aggiustamenti.
x.comtypesafe_sdk
Questa libreria fornisce un port Elixir sicuro dal punto di vista tipico del SDK TypeScript AI. Consente integrazioni LLM unificate, testo in streaming, output strutturati e chiamate di strumenti, supportando flussi di lavoro agenziali con il modello Jev.
github.compadflow-jev-evals
Questa risorsa fornisce un benchmark di decisioni strutturate derivato dai dati di sviluppo immobiliare di PadFlow. Include schemi anonimizzati e un runner progettato per testare le prestazioni di modelli calibrati nella fiducia, come TypeSafe Jev, in compiti decisionali strutturati.
github.comValutazione di post con SuperX
SuperX si integra con Jev per automatizzare la valutazione dei contenuti. Il creatore sostiene che lo strumento analizzi 61 domande per post in meno di un secondo per stimare il potenziale virale.
x.comJev nelle pipeline di sicurezza
Questa risorsa dimostra l'integrazione di Jev nei flussi di lavoro di sicurezza. Il creatore afferma che Jev migliora l'efficienza della pipeline, offrendo una riduzione dei costi di cinque volte e un'elaborazione più rapida, mantenendo una precisione superiore rispetto ai modelli più piccoli.
x.comAntigravity-mcp-semantic-search-with-TypeSafeAi
Questo progetto fornisce uno strumento di ricerca semantica del codice e di audit delle differenze per assistenti di programmazione AI come Antigravity, Cursor e Claude Code. Utilizza TypeSafe System One per aiutare gli sviluppatori a verificare le modifiche al codice e migliorare l'efficienza della ricerca.
github.comtypesafe-sdk-go (Tangerg)
Questo SDK Go fornisce un'interfaccia per l'API TypeSafe AI. Consente agli sviluppatori di inviare query tipizzate al servizio e ricevere distribuzioni di probabilità strutturate come output, facilitando l'integrazione nelle applicazioni basate su Go.
github.comtypesafe-computer-use
Questo progetto mostra un agente automatizzato per macOS che utilizza l'OCR per leggere lo schermo e TypeSafe per classificare le azioni. L'autore sostiene che il processo ha un costo di circa 0,0002 dollari per passaggio.
github.comManifesto
Questa risorsa delinea la visione di TypeSafe AI per l'intelligenza nativa delle macchine. Sostiene che lo sviluppo dell'IA dovrebbe dare priorità alla logica integrata nel software e all'affidabilità funzionale rispetto alle capacità conversazionali, puntando a sistemi progettati per ambienti software complessi anziché per il dialogo umano.
typesafe.aiswitchboard
Questo progetto fornisce un sistema di protezione e un router di modelli per gateway LLM utilizzando il modello System One di Jev di TypeSafe. Dimostra come implementare metriche di valutazione indipendenti per accuratezza, calibrazione e latenza utilizzando le librerie standard di Python.
github.comjev_projects
Questo repository funge da directory curata di progetti software che utilizzano il framework jev di TypeSafe. Offre un elenco centralizzato per aiutare gli sviluppatori a scoprire implementazioni reali e applicazioni guidate dalla community basate su questa tecnologia.
github.comjev-playground
Questo repository fornisce un ambiente di test per confrontare Jev con altri modelli di valutazione. Si concentra su scenari di gioco con stati espliciti, azioni legali definite e risultati quantificabili per valutare le prestazioni comparative.
github.comHunch
Hunch è uno strumento per GitHub dedicato alla revisione del codice. Consente di applicare regole scritte in inglese semplice per analizzare la qualità del codice e suggerire miglioramenti tecnici.
github.comjev-git
Questo strumento integra TypeSafe AI Jev per fornire controlli semantici automatizzati per i flussi di lavoro Git. Dimostra un metodo per eseguire gate di validazione pre-commit e pre-push in meno di un secondo per mantenere la qualità del codice.
github.comDasheng
Dasheng è uno strumento che combina il riconoscimento vocale con Jev per la trascrizione e la marcatura parola per parola dei contenuti parlati in tempo reale. Dimostra un metodo per l'acquisizione e l'annotazione di audio dal vivo durante la conversazione.
github.comEsperimento di tela di pixel Jev
Questo esperimento testa la capacità di Jev di generare contenuti visivi su una tela di pixel. La dimostrazione mostra che il modello attualmente fatica a produrre immagini riconoscibili, evidenziando limiti specifici nelle sue capacità generative spaziali.
x.comjev-tool-runner
Questo progetto dimostra un flusso di lavoro automatizzato in cui Jev seleziona strumenti di sviluppo e Codex genera codice basato su tali selezioni. Funge da integrazione sperimentale per l'automazione dello sviluppo software orientato alle attività.
github.comVisual-Jev
Visual-Jev è un progetto di ricerca che prende decisioni basate sulle immagini anziché sulle descrizioni testuali. L'autore dimostra un sistema progettato per interpretare direttamente il contenuto visivo, esplorando le capacità di ragionamento visivo automatizzato.
github.comtypesafe-jev
Questo progetto dimostra un modello decisionale per lo screening di cartelle di CV utilizzando TypeSafe Jev. Fornisce un framework per applicare giudizi tipizzati e policy modificabili, consentendo agli utenti di riesaminare gratuitamente i documenti in base a criteri definiti.
github.comjev-chess
Questo progetto dimostra un'integrazione di un motore scacchistico utilizzando TypeSafe AI System One. Offre valutazione delle mosse, classificazione delle partite e avversari basati su personaggi per il gioco interattivo.
github.comjev-reach
Questo strumento integra Chrome DevTools con MCP per consentire la navigazione automatizzata nel browser. Dimostra un flusso di lavoro in cui un agente identifica una posizione target ed esegue un comando DevTools specifico per completare le attività.
github.comDrawing, one decision at a time
Questo esperimento esplora la generazione di immagini a livello di pixel tramite processi decisionali paralleli. Dimostra un approccio innovativo per costruire visual digitali attraverso scelte granulari e iterative invece dei metodi di rendering tradizionali.
x.comLancio di agenti su una tela
Questo progetto presenta un sistema per distribuire agenti direttamente su tele digitali. Il creatore afferma che questo approccio aggira i tradizionali processi LLM più lenti per consentire un'interazione e una distribuzione degli agenti più rapide all'interno dell'interfaccia.
x.comjev-browse
Questo progetto dimostra l'automazione del browser utilizzando Jev come modello decisionale. Fornisce un framework per integrare la logica AI TypeSafe nelle attività di navigazione web, consentendo interazioni strutturate con gli ambienti del browser.
github.comRiferimento API di TypeSafe AI
Questa documentazione ufficiale fornisce un riferimento tecnico completo per l'SDK Python di TypeSafe AI. Descrive le classi, i metodi e i parametri disponibili per assistere gli sviluppatori nell'integrazione delle funzionalità di TypeSafe nelle proprie applicazioni.
docs.typesafe.aiIntroducing System One Models and Jev
Questo articolo di lancio descrive l'architettura e l'addestramento RLCD dei modelli System One. Include dimostrazioni pratiche con Doom e Wikiracing per illustrare le funzionalità, fornendo inoltre dettagli sui prezzi e una sezione dedicata alle domande frequenti.
typesafe.aijev-review-action
Questa GitHub Action utilizza Jev per automatizzare il triage e la classificazione delle pull request. Dimostra come gli sviluppatori possano integrare flussi di lavoro decisionali automatizzati nei processi di gestione dei repository per semplificare le attività di revisione del codice.
github.comjevgpt
Questo progetto dimostra un'implementazione di chatbot utilizzando l'architettura del modello Jev di TypeSafe AI. Esplora come i metodi autoregressivi possano essere applicati a un modello che non genera testo nativamente, offrendo un approccio unico all'interazione conversazionale.
github.comguesswork
Questo strumento migliora i suggerimenti automatici di zsh utilizzando una classificazione basata su Jev invece della corrispondenza dei prefissi. Dimostra un approccio per integrare una logica di suggerimento intelligente direttamente nei flussi di lavoro della riga di comando.
github.comchess-jev
Questo progetto basato sul web presenta un ambiente di scacchi 3D in cui Jev gioca entrambe le parti. Gli utenti possono osservare le partite automatizzate o intervenire in qualsiasi momento per prendere il controllo di uno dei lati.
chess-jev.loomens.comHedge Fund AI con Jev
Questo progetto dimostra un'architettura di hedge fund basata sull'IA che utilizza Jev. Il creatore afferma che il sistema facilita processi decisionali di trading rapidi ed economici per i mercati finanziari automatizzati.
x.com
