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jev-browser
Questo progetto offre un MCP per browser basato su Jev per agenti LLM. Dimostra un metodo di interazione con il browser che evita l'uso di token LLM per le decisioni, con l'autore che dichiara tempi di risposta di 300ms.
github.comJev gioca a Slay the Spire 2
Questa dimostrazione mostra il modello Jev mentre gioca a Slay the Spire 2. L'autore sostiene che il modello sia in grado di prendere decisioni rapide e mantenere un ritmo di gioco elevato con un feedback visivo minimo.
x.comsystem-one-adapter-rust
Questo progetto fornisce un'implementazione in Rust del system-one-adapter, progettata per facilitare le valutazioni basate su LLM. Serve come risorsa tecnica per gli sviluppatori che desiderano integrare le metodologie di valutazione system_one in un ambiente Rust.
github.comjev-lab
Questo repository offre esperimenti e valutazioni basati su TypeScript per il modello Jev. Funge da risorsa tecnica per consentire agli sviluppatori di analizzare le prestazioni e la latenza del modello attraverso benchmark e framework di test strutturati.
github.comjev-shell-history
Questo strumento integra il ranking basato su Jev nella cronologia della shell zsh. Dimostra come sfruttare TypeSafe AI per dare priorità alla cronologia dei comandi in base al contesto dell'utente e fornire suggerimenti automatici in stile Fish.
github.comcomputer_use
Questo progetto dimostra un'implementazione dell'automazione MacOS guidata da Jev. Funge da configurazione sperimentale per utilizzare TypeSafe System One come motore decisionale per navigare e interagire con gli ambienti desktop.
github.comjevball
jevball è una simulazione di calcio 3D in cui ogni giocatore opera come un agente decisionale Jev indipendente. Il progetto dimostra il coordinamento multi-agente in un contesto sportivo, consentendo agli utenti di osservare il gioco autonomo o di controllare manualmente un giocatore.
github.comWinnow
Winnow è un'estensione Chrome open source che analizza articoli e video YouTube per fornire consigli di lettura. Utilizza la tecnologia Jev per classificare i contenuti in base ai tuoi obiettivi, suggerendo se leggere, scorrere, salvare o saltare.
github.comactiongate-jev
Questo progetto fornisce autorizzazione in fase di esecuzione e barriere di sicurezza per le chiamate agli strumenti degli agenti IA. Utilizza politiche deterministiche e TypeSafe Jev tramite OpenRouter per gestire le interazioni degli agenti in modo sicuro.
github.comAgente per lo shopping Ego Lite
Questa dimostrazione mostra un agente che utilizza Ego Lite e Jev per eseguire valutazioni rapide dei prodotti. Il creatore sostiene che il sistema completi venti valutazioni di prodotti in meno di quattro secondi.
x.comjevmod
jevmod fornisce un framework per la moderazione automatizzata dei contenuti applicando soglie di probabilità specifiche per categoria. Questo strumento consente agli sviluppatori di implementare una logica di filtraggio personalizzabile per gestire e classificare efficacemente i contenuti digitali.
github.comjevibe-check
Questo strumento fornisce un'analisi del tono in tempo reale per post e bozze su Bluesky. Dimostra l'integrazione con l'API Jev di TypeSafe per etichettare automaticamente il sentimento emotivo dei contenuti testuali prima della pubblicazione.
github.comProvider Vercel AI SDK
Questa risorsa introduce il provider typesafe-ai per il Vercel AI SDK. Dimostra come utilizzare la funzione experimental_evaluate integrando jev-latest come modello di valutazione per testare gli output dell'IA in un ambiente di sviluppo.
ai-sdk.devtypesafe-image-diffusion
Questo progetto esplora la generazione di pixel art in stile diffusione utilizzando un classificatore. Dimostra un metodo che coinvolge 256 domande Jev parallele per pixel seguite da passaggi di rifinitura per costruire immagini, mostrando un approccio sperimentale alla sintesi di immagini strutturate.
github.comJev gioca a Tetris
Questa dimostrazione mostra Jev AI mentre gioca a Tetris ad alta velocità. Il creatore riferisce che il sistema ha completato 357 pezzi e 134 linee in due minuti, illustrando le capacità di rapida presa di decisione del modello in un ambiente di gioco.
x.comGame Plan
Game Plan è un esperimento basato su browser progettato per testare come Jev elabora e risponde agli input imprevedibili dell'utente. Serve come dimostrazione pratica delle capacità di gestione degli input all'interno dell'ecosistema Jev.
game-plan.adriaansendennis.workers.devtypesafe-jev-workflow
Questo progetto dimostra un flusso di lavoro LangGraph asincrono progettato per categorizzare le e-mail in arrivo. Utilizza scelte Jev tipizzate per instradare automaticamente le comunicazioni verso gestori di fatture o di uso generale.
github.comAgente per lo shopping di seconda mano
Questo progetto mostra un agente automatizzato per la ricerca e la valutazione di prodotti di seconda mano. L'autore afferma che il sistema elabora 26 annunci al minuto, facilitando una presa di decisione più rapida per gli utenti.
x.comModelli personalizzati in stile Jev per flussi di lavoro di agenti
Questa proposta esplora l'implementazione di modelli personalizzati in stile Jev progettati per ottimizzare i flussi di lavoro degli agenti. L'autore suggerisce che questi modelli specializzati potrebbero potenzialmente ridurre i costi computazionali durante i processi decisionali nei sistemi di agenti automatizzati.
x.comjev-page-verdict
Questa estensione per Chrome utilizza Jev per analizzare se una pagina web ha scopi commerciali o riporta esperienze di prima mano. Contrassegna i risultati di Google con verdetti o stime basate su snippet, lasciando indecisi quelli con un basso livello di confidenza.
github.comjev-games
Questo repository fornisce un ambiente di laboratorio visivo Jev progettato per testare e interagire con varie piattaforme di gioco ed emulatori. Serve come risorsa pratica per gli sviluppatori che esplorano l'integrazione basata su Jev all'interno delle architetture software di gioco.
github.comJev gioca a Time Crisis
Questa dimostrazione mostra Jev alle prese con il classico gioco arcade Time Crisis. Il sistema utilizza un'imbracatura fisica per assistere la mira e i movimenti, illustrando come l'integrazione hardware possa influenzare le prestazioni di gioco in un ambiente arcade retrò.
x.compi-quiet-ask
Questo progetto dimostra l'integrazione di TypeSafe Jev come livello decisionale per un agente di programmazione. Esplora come il ragionamento strutturato e silenzioso possa essere applicato per automatizzare le attività di sviluppo software all'interno del framework dell'agente pi.
github.comroverlab
roverlab è un ambiente di simulazione 3D per rover planetari. Funge da sandbox per consentire agli sviluppatori di sperimentare processi decisionali autonomi utilizzando TypeSafe AI all'interno di terreni extraterrestri virtuali.
github.comjev-voice
Questo progetto dimostra uno strumento di automazione vocale per macOS. Utilizza whisper.cpp locale per il riconoscimento vocale e integra una chiamata Jev TypeSafe per comando per elaborare ed eseguire attività a livello di sistema sul computer.
github.comjev-auto-approve
Questo strumento GitHub automatizza il flusso di lavoro di sviluppo richiedendo l'approvazione di Jev prima di unire le pull request. Dimostra un metodo per implementare controlli di revisione del codice basati su Jev per garantire gli standard del repository.
github.comPlayground
Questo strumento basato sul web consente agli utenti di inserire dati di stato e porre domande per ricevere risposte tipizzate direttamente nel browser. Funge da ambiente interattivo per testare le funzionalità di TypeSafe AI e verificare la generazione di output strutturati.
console.typesafe.aiPrimitives
Questa guida illustra i tre tipi di domande fondamentali in TypeSafe AI: Choice, Score e Noul. Spiega le strutture dati e i valori di ritorno associati a ciascuna primitiva per aiutare gli sviluppatori a strutturare le proprie interazioni con l'IA.
docs.typesafe.aiopen-jev di JoshuaSP
Questo repository esplora l'inferenza JSON tipizzata utilizzando DiffusionGemma. Fornisce risultati di benchmark sperimentali per Every e Jev, offrendo una panoramica pratica su come questi modelli gestiscono le attività di inferenza di dati strutturati in un contesto di ricerca.
github.comJev su Cloudflare AI Gateway
Questa integrazione mostra come Jev utilizzi Cloudflare AI Gateway per fornire risposte strutturate alle domande degli utenti. Evidenzia l'implementazione tecnica dell'elaborazione dei dati strutturati all'interno dell'ecosistema Cloudflare per migliorare la gestione delle query.
x.comCookbooks
Questa risorsa fornisce ricette riproducibili per flussi di lavoro AI comuni, tra cui domande parallele, riassegnazione e garanzie. Dimostra modelli di implementazione pratici per verifiche delle citazioni, estrazione dati e classificazione gerarchica per aiutare a costruire applicazioni AI più robuste e strutturate.
docs.typesafe.aitypesafe-triage-guard
Questo repository fornisce tre pipeline di giudizio componibili basate su Jev. Dimostra flussi di lavoro automatizzati per il triage dei ticket di supporto, la gestione degli avvisi di osservabilità e la valutazione del rischio di distribuzione per ottimizzare i processi decisionali tecnici.
github.comClassificatore di immagini OCR
Questo progetto dimostra un flusso di lavoro di classificazione delle immagini che integra OCR e Jev. Il creatore riferisce di aver elaborato 900 immagini in 40 secondi utilizzando questa pipeline automatizzata.
x.commobile-jev
Questo progetto fornisce un framework di agente Android autonomo in cui Jev gestisce i processi decisionali. Include un ambiente React studio dal vivo e dimostra le capacità di interazione automatizzata attraverso una demo di un'applicazione a tema Uber.
github.comjev-oxlint
Questo progetto dimostra un metodo per integrare le competenze degli agenti Jev nel framework di analisi statica Oxlint. Fornisce un'implementazione tecnica per estendere le funzionalità di linting tramite plugin personalizzati progettati per sfruttare la logica basata su Jev.
github.comPort Cleanup
Port Cleanup è uno strumento per macOS progettato per identificare e terminare le porte di rete attive. Il progetto aiuta gli sviluppatori a gestire i processi locali, consentendo di arrestare in modo sicuro i servizi non necessari per mantenere pulito l'ambiente di sviluppo.
github.com
