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Variabile LOG_LEVELS
Questa documentazione di riferimento definisce la variabile LOG_LEVELS all'interno dell'SDK JavaScript di TypeSafe AI. Fornisce un array di sola lettura dei livelli di log supportati, organizzati per verbosità per assistere gli sviluppatori nella configurazione dell'output di sistema e del comportamento di debug.
docs.typesafe.aiFunzione score() di TypeSafe AI
Questa funzione consente agli sviluppatori di generare domande di valutazione strutturate utilizzando una rubrica ordinata. Dimostra come definire criteri di punteggio specifici per gli output dei modelli all'interno del framework SDK di TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiFunzione choice() di TypeSafe AI
La funzione choice() dell'SDK TypeSafe AI consente agli sviluppatori di creare domande che richiedono una selezione tra alternative nominate. Accetta istruzioni e criteri specifici per definire le opzioni disponibili per compiti di processo decisionale strutturato.
docs.typesafe.aiAlias di tipo: ScoreOf<T>
Questa utilità TypeScript definisce un alias di tipo che estrae le chiavi di punteggio da una rubrica. Dimostra come dedurre gli indici da tuple a lunghezza fissa o restituire un tipo numerico per altre strutture di criteri.
docs.typesafe.aiDocumentazione di TypeSafe AI
Questa risorsa fornisce una documentazione completa su Jev, un modello System One progettato per il processo decisionale strutturato nel software. Include guide SDK, modelli architetturali e ricettari per implementare domande tipizzate come scelte, punteggi e valutazioni sì/no all'interno delle applicazioni.
docs.typesafe.aiDocumentazione del modello Jev
Questa risorsa descrive le specifiche tecniche, i prezzi e l'utilizzo dell'API per il modello Jev 1.13. Spiega come utilizzare l'architettura basata sullo stato per attività specifiche di dominio senza necessità di fine-tuning.
docs.typesafe.aiRisposte utili per il codice
TypeSafe evidenzia l'approccio di output tipizzato di Jev: le applicazioni forniscono stato e domande, quindi agiscono su probabilità, scelte o punteggi. L'annuncio collegato copre anche l'integrazione dell'API Venice.
x.comTypeSafe esce dallo stealth
TypeSafe lancia ufficialmente il suo laboratorio di ricerca e presenta Jev alla comunità degli sviluppatori. Questo annuncio include un filmato di lancio di Diogo Almeida e fornisce un contesto fondamentale sulla missione e sulla direzione futura del progetto.
x.comAccesso pubblico a Jev
TypeSafe ha rimosso la lista d'attesa per Jev, consentendo l'accesso pubblico alla piattaforma. Gli sviluppatori possono utilizzare la console ufficiale per integrare e testare le funzionalità di processo decisionale tipizzato all'interno delle proprie applicazioni software.
x.comJev: come l'IA prende decisioni senza generare testo o codice
Leonardo Bissoli presenta il processo decisionale strutturato con Jev. La dimostrazione illustra l'uso di punteggi di confidenza, limiti operativi ed esempi pratici per implementare questi framework decisionali all'interno delle applicazioni software.
youtube.comJev: decisioni strutturate e casi d'uso
Questa risorsa di Leonardo Bissoli esplora l'applicazione di Jev per i processi decisionali strutturati. Attraverso un video e riferimenti, l'autore dimostra come Jev possa essere utilizzato per organizzare ed eseguire flussi di lavoro logici complessi in scenari pratici.
leonardobissoli.comJev di TypeSafe AI: Guida alle decisioni strutturate
Questa guida di Fazt introduce l'uso di Jev per implementare processi decisionali con sicurezza di tipo. Fornisce esempi pratici che mostrano come strutturare la logica nelle applicazioni per garantire una gestione dei dati coerente e affidabile.
fazt.devJev di TypeSafe AI: Processo decisionale strutturato
Questo video mostra come Jev consenta un processo decisionale strutturato nelle applicazioni di IA. Presenta esempi pratici, tra cui un gioco Snake e la classificazione delle richieste di supporto, per illustrare le funzionalità del framework.
youtube.comTipTour
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.com
