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
jev-browser
Questo harness per browser ibrido utilizza un LLM per scomporre gli obiettivi dell'utente in sotto-attività verificabili. Jev seleziona azioni ed elementi DOM specifici, eseguiti da Playwright per automatizzare le interazioni web.
github.comAssistente Jev sempre attivo
Questo progetto mostra un assistente ambientale basato su Jev che funziona senza una parola di attivazione. Utilizza l'analisi probabilistica per distinguere l'intento dell'utente, puntando a creare un modello di interazione più naturale.
x.coma0-typesafe-ai
Questo repository fornisce giudizi Jev per Agent Zero, integrando strumenti tipizzati e schede di probabilità. Dimostra un framework per migliorare l'affidabilità degli agenti attraverso interazioni sicure e processi decisionali probabilistici.
github.commario-jev
Questo prototipo in Python mostra un agente che gioca a Super Mario Bros. per NES interpretando dati RAM strutturati. Utilizza Jev per elaborare lo stato del gioco e determinare i movimenti e i salti appropriati per il personaggio.
github.comLauncher di app predittivo
Questo progetto dimostra un launcher di app predittivo che utilizza Jev per interpretare l'intento dell'utente. Mira a migliorare la scoperta delle applicazioni anticipando le esigenze dell'utente attraverso l'elaborazione basata sull'intento.
x.comEstrazione di date
Questa guida di riferimento di TypeSafe AI illustra metodi standardizzati per estrarre dati temporali da testi non strutturati. Fornisce modelli essenziali per consentire agli sviluppatori di implementare un'analisi delle date affidabile nelle proprie applicazioni basate su IA.
docs.typesafe.aijev-mobile
Questo progetto dimostra l'integrazione di TypeSafe Jev con Mobile MCP per facilitare cicli di controllo strutturati su dispositivi Android. Fornisce un framework per gli sviluppatori per implementare interazioni reattive basate su agenti in ambienti mobili.
github.comIntroduzione a Jev
Questa risorsa fornisce un'introduzione pratica a Jev attraverso un esempio di smistamento ticket in Python. Illustra come il framework gestisce i processi decisionali strutturati all'interno di flussi di lavoro automatizzati.
mohammedshehu.comGuida alla classificazione gerarchica
Questa guida di riferimento di TypeSafe AI illustra l'implementazione di sistemi di classificazione gerarchica. Dimostra come strutturare le tassonomie dei dati per migliorare l'accuratezza del modello durante la categorizzazione di informazioni complesse in etichette nidificate a più livelli.
docs.typesafe.ai500 email per 3,5 centesimi
Questo progetto dimostra l'uso di Jev per classificare 500 email a un costo totale di 3,5 centesimi. L'autore sostiene che questo flusso di lavoro evidenzi l'efficienza della piattaforma nella gestione di compiti di classificazione ad alto volume a basso costo.
x.comRevisore di sicurezza dei comandi Vercel fx
Questo strumento integra Jev per esaminare automaticamente la sicurezza dei comandi fx. Il creatore afferma che questa implementazione offre un'analisi più rapida e precisa rispetto ai modelli di chat standard per l'esecuzione dei comandi.
x.comskill-router
Questo strumento consente a Claude Code di selezionare le competenze installate necessarie per una sessione. Utilizza Jev per il processo decisionale e si integra con skills.sh per facilitare la scoperta delle funzionalità disponibili.
github.compg-jev
pg-jev è un'estensione per PostgreSQL che consente di interrogare le tabelle del database utilizzando il linguaggio naturale. Sfrutta la tecnologia Jev per permettere agli utenti di interagire con i dati tramite semplici comandi testuali.
github.combicameral
Questo progetto dimostra un'architettura di codifica ibrida in cui un Sistema 2 deliberativo gestisce la logica complessa mentre un Sistema 1 basato su Jev gestisce esecuzioni riflessive rapide. Esplora l'equilibrio tra ragionamento di alto livello e risposte automatizzate immediate nello sviluppo software.
github.comJev4Mellea
Jev4Mellea fornisce un adattatore funzionale progettato per integrare Jev con il framework Mellea. Questo strumento facilita l'interoperabilità tra i due sistemi, consentendo agli sviluppatori di collegare i propri flussi di lavoro e strutture dati all'interno di un ambiente tecnico unificato.
github.comVetrina dei progetti Jev
Questa raccolta mette in evidenza vari progetti ed esperimenti basati su Jev condivisi sui social media. Offre una panoramica delle applicazioni guidate dalla comunità, dimostrando l'utilità pratica e il potenziale creativo dell'ecosistema Jev per sviluppatori e appassionati.
x.comdraftpulse
Questo strumento sperimentale utilizza TypeSafe Jev per valutare in tempo reale il potenziale virale delle bozze su X. Dimostra un approccio automatizzato alla valutazione dei contenuti, sebbene l'efficacia della sua metodologia di punteggio rimanga un'affermazione non verificata del creatore.
github.comjev-review
Questo plugin sperimentale per agenti di codifica utilizza Jev per fornire feedback sulla qualità durante lo sviluppo. Dimostra un approccio locale per migliorare gli standard del codice all'interno dei flussi di lavoro degli agenti.
x.comProspettive scettiche su Jev
Questo post della community esamina Jev come un classificatore decisionale ad alta velocità. L'autore mette in dubbio la sua precisione in scenari complessi, suggerendo tuttavia potenziali vantaggi in spazi di soluzione limitati che richiedono una bassa latenza.
x.comjev-harness
Questo progetto per sviluppatori dimostra un meccanismo di filtraggio per Jev che elabora i risultati degli strumenti prima dell'elaborazione del modello. Mira a migliorare l'efficienza operativa nei sistemi basati su agenti ottimizzando l'input dei dati.
github.comTest di gioco di Jev su Resident Evil
Questa dimostrazione esplora la navigazione di Jev negli ambienti 3D di Resident Evil. Esamina la capacità del modello di elaborare obiettivi spaziali e gestire scenari di combattimento durante sessioni di gioco attive.
x.comGuida pratica a Jev System One
Questa guida fornisce agli sviluppatori una panoramica tecnica sull'implementazione del modello Jev System One. Descrive i passaggi pratici di integrazione e i modelli di utilizzo per sfruttare l'architettura di TypeSafe nei flussi di lavoro di sviluppo software.
dev.toGuida all'integrazione di Jev e Astra
Questo video esplora l'integrazione di Jev con Astra. Dimostra flussi di lavoro pratici e fornisce un'analisi comparativa delle loro capacità decisionali, presentando le valutazioni del creatore in merito alle prestazioni e ai costi operativi.
youtube.comjev-me
jev-me è uno strumento interattivo in cui Jev interroga e analizza le tue idee. Questo progetto funge da assistente di brainstorming progettato per testare la solidità dei concetti attraverso domande critiche e valutazione logica.
github.comAgente Jev per ViZDoom
Questo progetto dimostra un agente basato su Jev nell'ambiente ViZDoom. Utilizza due canali di decisione, navigazione a 5 Hz e combattimento a 12 Hz, con un test che ha totalizzato 18 eliminazioni.
x.compi-jev-sentinel
Questa estensione per agenti di codifica Pi implementa la convalida TypeSafe Jev per le interazioni con gli strumenti. Offre controlli di sicurezza automatizzati, tra cui il rilevamento di iniezioni di prompt, la pulizia dei segreti e il blocco delle attività per migliorare l'affidabilità dei flussi di lavoro.
github.comJevMinesweeper
Questo progetto mostra Jev mentre gioca al classico Campo Minato. Funge da esperimento per dimostrare come il modello gestisce i processi decisionali a turni in tempo reale all'interno di un ambiente a griglia strutturato.
github.comClient jev-go
Questa libreria client Go consente l'integrazione con l'API System One di TypeSafe. Dimostra come implementare giudizi tipizzati e probabilità calibrate nelle applicazioni Go, allontanandosi dai testi generativi per l'analisi dei dati strutturati.
github.comdecisionbridge
decisionbridge offre un'interfaccia decisionale ispirata a Jev per LLM, consentendo scelte esplicite tramite punteggio, calibrazione e soglie di revisione. Questo progetto dimostra un approccio strutturato per gestire gli output dei modelli richiedendo parametri di scelta verificabili prima dell'esecuzione finale.
github.comTest A/B con 4.000 personas
Questo esperimento mostra l'uso di Jev per condurre test A/B su 4.000 profili demografici distinti. Dimostra come la piattaforma elabora e valuta le prestazioni dei contenuti su un pubblico simulato su larga scala per fornire approfondimenti comparativi.
x.comtypesafe.zig
Questo progetto fornisce un client Zig idiomatico per interagire con l'API di TypeSafe AI. Dimostra come integrare i servizi TypeSafe AI nelle applicazioni Zig utilizzando i pattern nativi del linguaggio.
github.comProgetto di ricerca jev-evaluation
Questo progetto esplora le prestazioni di Jev attraverso nove esperimenti e 28 previsioni con parametri fissi. Funge da repository di ricerca strutturato per analizzare metriche e risultati specifici all'interno del framework Jev.
github.comjevmeter
jevmeter fornisce uno strumento per sovrapporre punteggi Jev TypeSafe in tempo reale sui contenuti video. Il progetto dimostra come analizzare e renderizzare le metriche a livello di frase direttamente in un formato video 16:9 per la valutazione visiva della conformità Jev.
github.coms1s
s1s è uno strumento di ricerca progettato per aiutare gli sviluppatori a navigare e tracciare le basi di codice. Utilizza giudizi TypeSafe ed evidenze di repository per facilitare la comprensione di strutture e relazioni complesse nei progetti.
github.comQuick start
Questa guida illustra i passaggi essenziali per integrare TypeSafe AI. Insegna agli sviluppatori come configurare una chiave API per generare in modo efficiente decisioni strutturate e tipizzate dai modelli linguistici.
docs.typesafe.aijev-resume-analyzer
Questo strumento utilizza TypeSafe Jev, React e FastAPI per eseguire diagnosi dei CV. Dimostra un flusso di lavoro per valutare il contenuto del curriculum rispetto a specifici requisiti lavorativi per migliorarne l'allineamento.
github.com
