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Twitter Jev Guard
Questa estensione per browser utilizza TypeSafe Jev per analizzare il feed di X/Twitter alla ricerca di contenuti di bassa qualità, spam o pubblicità. Applica filigrane visive ai post identificati, consentendo agli utenti di filtrare il feed in base a soglie di probabilità configurabili.
github.comPostmark
Postmark è una demo di applicazione web che utilizza il modello Jev di TypeSafe per classificare le bozze dei post sui social media. Dimostra come gli output strutturati consentano agli sviluppatori di creare logiche decisionali affidabili in tempo reale senza parsing di testo.
github.comjevals
jevals offre strumenti di valutazione e guardrail per agenti basati su modelli decisionali in stile Jev anziché su giudici LLM. Dimostra come eseguire molteplici controlli in un'unica richiesta a bassa latenza per monitorare il comportamento e la sicurezza degli agenti.
github.comjevgo
jevgo è un client Go non ufficiale per l'API System One di TypeSafe AI. Consente agli sviluppatori di inviare dati di stato strutturati e domande tipizzate ai modelli Jev, ricevendo risposte calibrate in un'unica chiamata API.
github.comSystemOneDotNet
SystemOneDotNet è un client .NET per TypeSafe System One che abilita il processo decisionale strutturato tramite IA. Consente di inviare domande tipizzate e ricevere probabilità e punteggi di confidenza calibrati direttamente in C# senza necessità di prompt engineering o parsing.
github.comjev (kataras)
Questo client Go fornisce un'interfaccia per l'API System One di TypeSafe AI. Consente agli sviluppatori di inviare dati di stato e domande strutturate al modello Jev, ricevendo risposte tipizzate e punteggi di probabilità per attività di classificazione e valutazione.
github.comjev-go SDK
Questo SDK Go fornisce una libreria client per interagire con l'API Jev di TypeSafe.ai. Dimostra come strutturare le richieste e gestire le risposte per i tipi di domanda Noul, Choice e Score nelle applicazioni Go.
github.comsystem-one-playground
Questo repository fornisce un toolkit per creare script leggibili e controlli del codice semantico utilizzando l'API TypeSafe System One. Include una CLI autonoma, un'estensione VS Code e librerie client Go per integrare i giudizi Jev nei flussi di lavoro locali.
github.comtinystruct-typesafe-sdk
Questo SDK integra TypeSafe Jev con il framework tinystruct per consentire il routing del linguaggio naturale verso azioni Java. Utilizza un dispatcher semantico per mappare gli input dell'utente a metodi predefiniti, applicando whitelist e soglie di confidenza per l'esecuzione.
github.comn8n-nodes-typesafe-jev
Questo nodo della community per n8n integra TypeSafe Jev per il processo decisionale strutturato tramite IA. Consente agli utenti di eseguire attività di classificazione, routing e punteggio restituendo dati tipizzati anziché testo generato.
github.comJeview
Jeview è un visualizzatore locale indipendente che funge da gateway per le chiamate API Jev. Registra le richieste in un database SQLite locale e fornisce una mappa in tempo reale per monitorare le interazioni del codice e le risposte del sistema.
github.comJEVRIEL
JEVRIEL è un toolkit e plugin progettato per integrare TypeSafe JEV nei flussi di lavoro degli agenti IA. Consente di identificare punti decisionali, implementare logica basata su JEV e misurare i miglioramenti in termini di latenza, costi e qualità.
github.comAuto Mode for Paseo
Questo plugin per Paseo automatizza la selezione del modello per i turni Codex utilizzando Jev o Laya locale per classificare l'intento dell'utente. Instrada dinamicamente le richieste in base alla complessità del compito, mantenendo la continuità della sessione e la sicurezza dell'area di lavoro.
github.comhunch
hunch è un agente browser che utilizza il modello Jev per eseguire azioni rapide e riflesse come cliccare o digitare. Delega il ragionamento complesso a un LLM solo quando la confidenza è bassa e verifica gli esiti tramite codice.
github.comjgrep
jgrep è uno strumento di ricerca semantica del codice che utilizza il modello TypeSafe Jev per trovare codice basato sul comportamento anziché sulle parole chiave. Consente di interrogare basi di codice, diff e file di dati utilizzando il linguaggio naturale senza necessità di indicizzazione.
github.comjevyoumean
jevyoumean è un wrapper CLI sperimentale che utilizza Jev per fornire correzioni semantiche dei sottocomandi. Identifica l'intento dell'utente analizzando la documentazione di aiuto invece di affidarsi esclusivamente alla distanza di modifica per rilevare gli errori di battitura.
github.comeverything-about-jev
Questo repository fornisce una guida completa su Jev, il modello decisionale di TypeSafe AI. Dimostra come utilizzare il modello per attività di classificazione, routing e punteggio attraverso esempi di codice pratici e documentazione guidata dalla community.
github.comjev-accounts-hub
jev-accounts-hub è un gestore di account multipli e gateway API per TypeSafe. Consente l'autenticazione centralizzata, la gestione delle quote e il failover automatico, mantenendo la compatibilità con il protocollo nativo System One.
github.comjev-edge
jev-edge è uno strumento di controllo dell'ammissione per Nginx e OpenResty che filtra le iniezioni di prompt e gli abusi al limite del traffico. Utilizza TypeSafe Jev per valutare le richieste, offrendo un design fail-open, caching e soglie configurabili a caldo.
github.comtypesafe-docs
Questo repository fornisce un archivio completo della documentazione di typesafe.ai in formato Markdown. Serve come riferimento per i modelli System One e Jev, offrendo dettagli tecnici e guide all'uso dell'SDK per gli sviluppatori.
github.comclash-jev
Questo progetto mostra un bot che gioca a Clash Royale elaborando lo stato del gioco in tempo reale in JSON e interrogando Jev per decisioni strategiche. Utilizza la visione artificiale per interpretare i dati dello schermo, consentendo al modello di scegliere le mosse senza apprendimento per rinforzo.
github.comSlither-Me-Jev
Slither-Me-Jev è un gioco di serpenti nel browser in cui otto IA competono contro un umano. Dimostra il processo decisionale in tempo reale utilizzando TypeSafe Jev per elaborare i dati dello stato di gioco e i tratti della personalità per ogni IA.
github.comjev-mcp
Questo server MCP consente agli agenti di prendere decisioni probabilistiche tipizzate utilizzando Jev di TypeSafe. Fornisce strumenti per la classificazione, la verifica e il ranking, consentendo ai flussi di lavoro di ottenere output strutturati e validati invece di testo non elaborato.
github.comjevframe
jevframe è una libreria Python che integra TypeSafe Jev con i DataFrame pandas e Polars. Consente la classificazione del testo, l'analisi del sentiment e il punteggio delle righe tramite domande in linguaggio naturale, restituendo risultati strutturati con distribuzioni di probabilità complete.
github.comai-type-safe-platform
Questo repository fornisce un ponte per integrare le funzionalità di TypeSafe AI nel framework Symfony. Funge da strumento fondamentale per gli sviluppatori che desiderano implementare interazioni AI strutturate all'interno delle loro applicazioni web basate su Symfony.
github.comask-jev-ai
Questo progetto dimostra una bacheca pubblica in tempo reale in cui il modello di giudizio Jev valuta le domande con verdetti di sì, no o dipende. Mostra l'uso dell'IA come primitiva integrata nel codice anziché come chatbot standard, con routing automatico dei modelli.
github.comMotore di inferenza Husky per modelli Woof
Underdog AI ha presentato Husky, un motore di inferenza locale ottimizzato esclusivamente per il modello Woof. Questa soluzione supera le prestazioni di MLX di Apple grazie a un'architettura dedicata che riduce i colli di bottiglia hardware.
threads.comjfind
jfind è uno strumento da riga di comando che consente la ricerca semantica di file tramite linguaggio naturale. Si integra con il modello jev di TypeSafe.ai per valutare la pertinenza dei file, eseguendo il filtraggio tradizionale localmente per efficienza e privacy.
github.comtypesafe-ai-jev-example
Questo repository offre dimostrazioni pratiche per il modello Jev (System One) di TypeSafe. Include esempi eseguibili e note tecniche che spiegano come implementare pattern di routing, scoring e verifica senza la necessità di una chiave API per l'esplorazione iniziale.
github.comtypesafe-showcase
Questo progetto Next.js illustra il modello System One di TypeSafe tramite sei demo interattive. Mostra giudizi Noul paralleli e verifiche di citazioni basate su Choice, consentendo agli utenti di confrontare le prestazioni di Jev con Gemini o Claude usando le proprie chiavi API.
github.comAlibaba annuncia la roadmap per i modelli Qwen e l'IA video
Alibaba ha presentato i piani per la prossima generazione di modelli linguistici Qwen e per una nuova tecnologia di generazione video. L'azienda punta a espandere significativamente il numero di parametri e a migliorare la coerenza narrativa e il controllo tecnico dei contenuti video generati.
threads.comAnyDecisionModel
AnyDecisionModel è un pacchetto Swift che fornisce un'interfaccia tipizzata per ottenere decisioni dai modelli linguistici. Supporta l'inferenza locale tramite MLX su Apple silicon e le chiamate API remote a TypeSafe Jev o server compatibili.
github.comjev-bot
jev-bot è un ambiente di lavoro auto-ospitato e un'integrazione Feishu per TypeSafe Jev. Dimostra il processo decisionale automatizzato, l'analisi delle probabilità e cicli sperimentali di scrittura di parole o caratteri basati su un vocabolario finito.
github.comlocal-jev
local-jev è un server offline compatibile con l'API Jev di TypeSafe che consente di eseguire localmente piccoli modelli open source. Supporta attività di classificazione, punteggio e decisioni sì/no senza inviare dati a servizi esterni.
github.comego-jev-ultrafast
Questo strumento a file singolo consente a Jev di pilotare il browser Ego Lite per automatizzare le attività. Utilizza uno spazio di azione indicizzato per eseguire comandi tramite richieste singole, ottimizzando le prestazioni e implementando protezioni come il filtraggio delle parole chiave e limiti di navigazione tra domini.
github.comjev-2048
Questo laboratorio web utilizza il modello Jev di TypeSafe AI per giocare a 2048, prendendo decisioni strutturate senza ricorrere a euristiche. Visualizza distribuzioni di probabilità, livelli di confidenza e latenza per aiutare gli sviluppatori ad analizzare l'impatto del design del contesto sulle decisioni dell'IA.
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