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jev-codes
Questo strumento consente di controllare automaticamente i diff di git rispetto a standard di codifica YAML definiti. Utilizza il modello Jev per eseguire verifiche di coerenza tramite interfaccia a riga di comando o flussi di lavoro di agenti IA.
github.comJev Room
Jev Room è uno strumento web che trasforma una singola frase descrittiva in sei diverse configurazioni di stanze. L'applicazione utilizza Jev per interpretare l'input dell'utente e generare rendering visivi di vari design d'interni.
jev-room.moe136231.chatgpt.sitejev-trader
jev-trader dimostra un bot di trading automatizzato che utilizza Jev per analizzare i feed dei prezzi degli asset. Il progetto illustra come il modello prende decisioni di acquisto e vendita ed esegue transazioni finanziarie reali basate sulla sua logica.
x.comjev-mail-classifier
Questo progetto dimostra un sistema automatizzato di gestione delle email che utilizza Jev. Offre un approccio basato sulla configurazione per classificare, etichettare, spostare e contrassegnare i messaggi in arrivo, mostrando come applicare i modelli IA di TypeSafe per ottimizzare i flussi di lavoro di organizzazione della posta in arrivo.
github.comQuattordici controlli per ogni pull request
Questo strumento automatizza la revisione del codice eseguendo quattordici controlli su ogni pull request. Mira a identificare potenziali problemi come segreti hardcoded o pattern SQL problematici durante il flusso di lavoro di sviluppo.
x.comIntroduzione a TypeSafe
Questa documentazione ufficiale fornisce una panoramica fondamentale dell'ecosistema TypeSafe. Serve come punto di ingresso principale per comprendere i concetti chiave e i principi architetturali che guidano l'approccio della piattaforma verso un'integrazione sicura e affidabile dell'intelligenza artificiale.
docs.typesafe.aijev-crawlers
Questo repository fornisce crawler automatizzati costruiti con primitive in stile Unix per l'analisi di sistema. Dimostra un approccio modulare alla ricerca di bug utilizzando strumenti leggeri e componibili per eseguire la raccolta di dati e la scoperta di vulnerabilità negli ambienti target.
github.comtypesafe-local
Questo progetto dimostra un metodo per interrogare LLM locali su Apple Silicon per ottenere probabilità calibrate invece di testo. Mira a fornire output strutturati direttamente, evitando la generazione di testo e i passaggi di analisi sintattica successivi.
github.comCheshi
Cheshi è uno spazio di lavoro per macOS che integra la memoria di conversazione basata su Jev con OpenAI Codex. Consente di gestire agenti IA, esplorare il codice tramite CodeGraph e unificare i flussi di lavoro con Git, terminali Ghostty e Apple Notes.
github.comgame-coach
Questo progetto integra l'analisi del motore Stockfish con la logica di giudizio basata su Jev per fornire una guida strategica in tempo reale ai giocatori di scacchi. Dimostra un metodo per combinare i motori scacchistici tradizionali con moderni sistemi di IA.
github.comSDE cascade
Questa referenza ufficiale di TypeSafe delinea la metodologia SDE cascade. Dimostra come strutturare flussi di lavoro IA a più fasi per migliorare l'affidabilità dell'output e la coerenza logica durante compiti complessi di sviluppo software.
docs.typesafe.aiDGP (Decision Graph Protocol)
Questo protocollo sperimentale utilizza un adattatore Jev per valutare le prove tramite scelte tipizzate. Dimostra come il codice dell'applicazione possa convalidare i permessi ed eseguire azioni dimostrative simulate all'interno di un quadro decisionale strutturato.
github.comkyotsu-ai-bench
Questo repository offre una dashboard statica che confronta i modelli Jev, luna-none e luna-low basandosi sul test comune giapponese del 2026. Il progetto funge da benchmark sperimentale per valutare le prestazioni di queste architetture IA su quesiti d'esame accademici standardizzati.
github.comjev-spam-eval
Questo progetto esplora il filtraggio dello spam zero-shot utilizzando le domande TypeSafe Jev Noul. Fornisce un'analisi comparativa rispetto alle baseline TF-IDF per valutare le prestazioni di classificazione nelle attività di filtraggio del testo.
github.compi-jev-skill-picker
Questo strumento utilizza le capacità di valutazione di Jev per classificare le competenze degli agenti Pi per compiti specifici. Dimostra un metodo per ottimizzare le prestazioni dell'agente abbinando capacità specializzate ai requisiti dell'utente attraverso una valutazione sistematica.
github.comgot-jev
Questo progetto di prova di concetto esplora l'integrazione di Jev TypeSafe AI attraverso il tema di Game of Thrones. Dimostra come i modelli di dati strutturati possano essere utilizzati all'interno di un contesto applicativo narrativo.
github.comomp-jev-compaction
Questo strumento dimostra un metodo per la riduzione del contesto basato sui punteggi Jev in ambienti omp. Gestisce i flussi di dati tramite le piattaforme TypeSafe o OpenRouter per ottimizzare l'utilizzo del contesto per gli agenti IA.
github.compi-typesafe
Questo progetto offre un'estensione per agenti di codifica basata sull'API TypeSafe AI System One. Dimostra come integrare l'infrastruttura basata su Jev nei flussi di lavoro di sviluppo per facilitare le attività di programmazione automatizzate e le interazioni tra agenti.
github.comtypesafe-ai
Questa libreria Rust fornisce client tipizzati per servizi di IA, con supporto per backend asincroni e bloccanti. Dimostra come implementare meccanismi di riprova osservabili per migliorare l'affidabilità delle interazioni nelle applicazioni basate su IA.
github.comjev_local
Questo progetto esplora la fattibilità dell'esecuzione di flussi di lavoro basati su Jev utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni locali. Fornisce un framework per consentire agli utenti di sperimentare implementazioni private e offline delle architetture Jev sul proprio hardware.
github.comjev-model-router
Questo plugin si integra con Claude Code e altri strumenti per selezionare modelli di IA basandosi sulla logica decisionale Jev e sui prezzi di OpenRouter. Mira a bilanciare intelligenza, velocità e costi per ogni attività.
github.comtypesafe-dotnet-sdk
Questo SDK .NET sviluppato dalla community fornisce un'interfaccia per l'API TypeSafe AI System One. Consente agli sviluppatori di implementare domande tipizzate noul, choice e score, ottenendo risposte strutturate con punteggi di confidenza all'interno delle applicazioni .NET.
github.comtsai-sc
Questo progetto dimostra un approccio per controllare la versione shareware originale di StarCraft utilizzando TypeSafe Jev. Utilizza l'emulazione di tastiera e mouse basata su probabilità di azione registrate per interagire con l'ambiente di gioco.
github.comJev: Decisioni tipizzate
Questa guida spiega l'approccio di Jev per prendere decisioni tipizzate invece di elaborare testo. Dimostra come gli sviluppatori possono implementare una logica con sicurezza dei tipi per migliorare l'affidabilità nei flussi di lavoro automatizzati.
flaviocopes.comValutazione automatizzata degli annunci video
Questo strumento utilizza Maxfusion e Jev per valutare le singole inquadrature negli annunci video. Il creatore afferma che il sistema elabora centinaia di annunci in pochi minuti, dimostrando un metodo per l'analisi visiva rapida e la valutazione automatizzata.
x.comjev-search
Questo strumento CLI in Python dimostra un approccio sperimentale alla ricerca semantica di righe utilizzando TypeSafe Jev e OpenRouter. Fornisce un'interfaccia leggera per interrogare i dati senza richiedere complesse dipendenze di runtime.
github.comInstradamento dei prompt Starchild
Starchild utilizza Jev per la classificazione dei prompt in tempo reale. Il creatore afferma che questa implementazione riduce i costi operativi di 20 volte e aumenta la velocità di elaborazione di 6 volte, con un tempo medio di 140ms.
x.combrowser-ai
Questo progetto dimostra un agente browser Jev implementato in Go, collegato a un'istanza reale di Chrome. Fornisce un framework per automatizzare le attività basate sul web integrando il runtime di Go con le funzionalità di automazione del browser.
github.comdecider
Questo progetto presenta un modello in stile Sistema Uno ottimizzato a partire da Qwen3.5-2B. Dimostra un metodo per eseguire decisioni tipizzate in un unico passaggio, incorporando probabilità calibrate per migliorare l'affidabilità nei flussi di lavoro di ragionamento automatizzato.
github.comtoolgate
toolgate fornisce un livello di sicurezza per le chiamate agli strumenti e MCP degli agenti. Consente agli sviluppatori di implementare flussi di lavoro di autorizzazione, rifiuto o approvazione umana tramite TypeSafe Jev per gestire l'accesso agli strumenti esterni.
github.comsystem-one-open
Questo progetto fornisce una replica open source dell'architettura Jev. Dimostra come ottenere processi decisionali tipizzati e calibrati in un unico passaggio in avanti utilizzando i modelli Gemma 4 E2B o Gemma 3 270M.
github.comBacktest del mercato azionario danese
Questo progetto dimostra un approccio di backtesting basato sul sentiment per il mercato azionario danese nel 2025. Illustra come Jev possa aggregare diverse fonti di dati per eseguire analisi finanziarie a basso costo.
x.comopenjev
Questo progetto di ricerca esplora il processo decisionale probabilistico bilingue locale utilizzando contesto, domande e risposte candidate. Si tratta di un esperimento indipendente ispirato ai concetti di TypeSafe Jev per valutare come i modelli elaborano localmente gli input specifici della lingua.
github.comGameplay di Subway Surfers con Jev
Questa dimostrazione mostra Jev che gestisce più istanze di Subway Surfers contemporaneamente. Il creatore afferma che il sistema raggiunge un gameplay ad alta velocità su 50 sessioni simultanee a basso costo, sebbene queste metriche di prestazione non siano state verificate in modo indipendente.
x.comjev-tetris
Questo progetto presenta una dimostrazione visiva di Tetris in cui Jev viene utilizzato per determinare il posizionamento dei pezzi. Serve come esperimento per integrare la logica TypeSafe nelle meccaniche di gioco classiche.
github.comis-malicious
Questo strumento utilizza Jev per analizzare le basi di codice alla ricerca di comportamenti ingannevoli o furto di dati. Segnala file e righe sospette, consentendo agli utenti di valutare i potenziali rischi di sicurezza prima di eseguire il codice.
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