Jevのリリース投稿
ドイゴ・アレイダがTypeSafeの構造化意思決定モデルであるJevを紹介します。このリソースでは、モデルの基本的なアプローチ、具体的な活用例、および作成者が報告したパフォーマンス指標について解説しています。
ドイゴ・アレイダがTypeSafeの構造化意思決定モデルであるJevを紹介します。このリソースでは、モデルの基本的なアプローチ、具体的な活用例、および作成者が報告したパフォーマンス指標について解説しています。
TypeSafeは公式に研究ラボを立ち上げ、Jevを開発者コミュニティに公開しました。この発表にはドイゴ・アレイダによるローンチ映像が含まれており、プロジェクトのミッションと今後の方向性に関する基礎的な背景を提供しています。
TypeSafeはJevの待機リストを廃止し、一般公開を開始しました。開発者は公式コンソールを通じて、独自のアプリケーションに型付き意思決定機能を統合し、その動作を試すことができます。
TypeSafeはJevの型付き出力アプローチを強調しています。アプリケーションは状態と質問を提供し、確率、選択肢、スコアに基づいて動作します。リンクされた発表では、Venice APIの統合も紹介されています。
Start with the Launch Post. Explore four official signals.
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
このリソースは、リアルタイムのコーチングサポートにおけるJevの活用事例を紹介しています。執筆セッション中にエラーや不整合を検出し、修正することで、作業全体の品質を向上させる方法を実証しています。

Sound notifications for any AI agent — hooks for Claude Code, Cursor, Codex & more, plus an MCP server so the agent can choose its own sounds.
Explore sponsorA community post describing control of a simulated fly.
このデモでは、Jevが目標達成のためにウェブページ上の候補リンクを選択する様子を紹介しています。ブラウザ環境におけるエージェントのリンク操作の意思決定プロセスを実証しています。

Falconer is an AI-powered company brain that keeps your engineering documentation accurate, searchable, and up to date by syncing with GitHub, Slack, Linear, and the rest of your stack.
Explore sponsorcommentcopは、Jevを活用したソースコードコメント評価ツールです。コード内のコメント品質を自動的にレビューし、開発者がより明確で効果的なドキュメントを維持できるよう支援することを目的としています。
このプロジェクトは、Vercel AI Gateway経由でTypeSafe Jevを使用し、Pi向けの自動モデルルーティングを実演するものです。Jevエコシステム内でのモデルリクエストとトラフィック分散を管理するためのフレームワークを提供します。
このプロジェクトは、Jevを使用してXのフィードアルゴリズムを再構築したものです。コンテンツのバイラル性やグローバルフィードの仕組みを、制御された環境でシミュレーションし観察できるようにしています。
Jev's effectiveness in performing intent-based search within Gmail.
このJev駆動型システムは、PDFをページごとに分析して文書処理を自動化します。OCRが必要なページを特定する意思決定ワークフローを実証しており、文書のデジタル化作業におけるリソース効率の最適化を目指しています。
jev-browserツールは、エージェントにウェブブラウジング機能を提供します。このプロジェクトは、エージェントが画面上のコンテンツを視覚的に解釈し、ウェブサイトへのアクセスやクリック操作を自動化することで、割り当てられたタスクを遂行する様子を実演しています。
Jev-powered model-judged permission gate for OMP (TypeSafe System One).
A small, fast prose linter: ruff-style rule codes for writing, backed by TypeSafe's Jev model.
Starchildはリアルタイムのプロンプト分類にJevを活用しています。開発者は、この実装により運用コストが20倍削減され、処理速度が6倍向上し、平均処理時間が140msであると主張しています。
MCP server that puts TypeSafe Jev on the coding loop in Cursor, Codex, and any MCP client.
JEVLAB ART
Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorこのリポジトリは、Choice、Score、NoulといったTypeSafe System Oneのプリミティブを評価します。特定の意思決定タスクにおいて、型安全なオラクル構造が標準的な大規模言語モデルの呼び出しよりも信頼性の高い出力を提供できることを実証しています。
このプロジェクトは、ルーティング、テトリス、群れシミュレーション、ガントレットチャレンジなどのインタラクティブなグラフィックモジュールを提供します。Jevベースのアプリケーション開発とゲームロジックの実装を示す実用的なデモンストレーションです。
本プロジェクトは、900件のルール生成サポートチケットと公開ベンチマークを用いてJevのキャリブレーションを評価します。ECE指標と温度リフィットを通じてモデルの誤キャリブレーションを独立的に分析し、モデルの信頼性を検証するための再現可能なフレームワークを提供します。
PHP & Laravel SDK for TypeSafe AI's JEV Model series.
A community post compares Jev's performance to Astra in gaming scenarios, highlighting its unique approach.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorこのプロジェクトは、モデル層、ツール、スキル、および労力を評価してJevタスクをルーティングするメカニズムを提供します。自動化されたワークフロー内でのタスク割り当てに対する構造化されたアプローチを実証しています。
JEVLAB ARTNushell module for the TypeSafe System One API: typed decisions with calibrated probabilities.
このPythonツールキットは、Jev意思決定APIと連携するためのモジュール式フレームワークを提供します。質問作成、信頼度ゲートの実装、CLIやMCPサーバーを介したエージェントスキルの管理機能が含まれています。
JEVLAB ARTこのリポジトリは、TypeSafe AIサービス向けの非公式Go SDKを提供します。開発者が構造化されたクライアントインターフェースを通じて、GoベースのアプリケーションにTypeSafe AI機能を統合する方法を実証しています。
TypeSafe's Jev plays Atari Pong. One typed Choice question per frame, no coordinates sent to the model.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorA show-and-tell capability study for Jev, TypeSafe's System One decision model.
jevscapeはJev向けのRuneBenchハーネスを提供し、制限付きアクションカタログとティックモードコントローラーを備えています。開発者がJevエコシステム内のエージェントワークフローを監視および管理するためのライブダッシュボードが含まれています。
Bouncerは、Claude Codeによるツール呼び出しを評価し、ポリシーを強制するエージェントプロジェクトです。開発環境内での自動化されたアクションを監視および制限するためのメカニズムを提供します。
JEVLAB ARTこのプロジェクトは、Jevを使用したMacOS自動化の実装例です。TypeSafe System Oneを意思決定エンジンとして活用し、デスクトップ環境を操作および制御するための実験的な構成を示しています。
この記事では、Jevの核心的な目的と技術的な境界線を明確にする概念的な概要を提供します。開発者がJevの意図された機能と一般的な誤解を区別するための基礎的なガイドとして役立ちます。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorこのプロジェクトはJev用のMoonBitクライアントを提供し、2つのJevインスタンスによる五目並べの対局を実演します。自動化されたゲームプレイのパフォーマンスを追跡するためのタイミングログが含まれています。
このプロジェクトは、TypeSafe AIのJevモデルアーキテクチャを使用したチャットボットの実装例です。本来テキストを生成しないモデルに対して自己回帰的な手法を適用し、対話型インターフェースを実現するユニークなアプローチを提示しています。
Live verdict page: feeds Jev the day’s Florida Man, odd-news, politics and world headlines and asks all three primitives whether AI should kill us all, refreshed every ten minutes.
A resource explaining Jev's capabilities, limitations, and applications as a System One model.
JEVLAB ARTA browser-native Doom agent experiment with structured spatial state, composable AI controls, live decision telemetry, and a Chocolate Doom WebAssembly runtime.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorこのツールはプルリクエスト用のマジック8ボールとして機能し、20種類の定番フレーズから回答を提示します。開発者は、エージェントが約200ミリ秒でPRの実際のシグナルに基づいて回答を選択すると主張しています。
このプロジェクトは、キャッシュ機能とフェイルオーバーを備えたモデルルーティングフレームワークを提供します。複数のJevベースのモデルエンドポイント間でリクエストの分散を管理し、システムの信頼性と効率を向上させるための技術的なアプローチを示しています。
このツールは、TypeSafe Jevを使用してClaude Codeのスキルマニフェストを最適化します。スキルの関連性を評価して不要なスキルを非表示にすることで、トークン使用量を削減し、セッションコストを抑えることを目的としています。
Claude Code向けのこの概念実証プラグインは、Jevを使用してエージェントのツール呼び出しをセッション計画と照合し検証します。保留中のアクションを自動的に承認、ブロック、またはユーザーに確認を求める仕組みを提供します。
このNode.jsライブラリは、TypeSafe AI Jevを活用して不適切な表現や有害なコンテンツを検出します。リーツスピークや文字間隔の調整といった難読化されたテキストを特定し、ヒンディー語、ベンガル語、テルグ語など複数のインド言語に対応しています。
この公式TypeSafeリファレンスは、Scoreプリミティブを定義しています。TypeSafeフレームワーク内でモデルの出力を評価するためのコアメカニズムを解説し、実装に必要な技術仕様を開発者に提供します。
SuperXはJevと統合され、コンテンツ評価を自動化します。開発者は、このツールが1投稿あたり61の質問を1秒未満で分析し、バイラル性を予測できると主張しています。
この公式リファレンスガイドは、TypeSafeを使用してアプリケーションを開発するための基本概念を概説しています。開発者がTypeSafeシステムを既存のソフトウェアワークフローに効果的に統合するために必要なフレームワークとアーキテクチャパターンを提供します。
このリポジトリは、意思決定モデルが専用のリランカーを上回ることができるかを評価します。14のデータセットを用いてTypeSafe JevとCohere Rerank 4、ZeroEntropy zerank-2、およびチャットモデルのベースラインを比較し、生のAPI応答とブートストラップ範囲を提供します。
Minecraft mod where Jev tries to finish the game from scratch without a scripted route.

Falconer is an AI-powered company brain that keeps your engineering documentation accurate, searchable, and up to date by syncing with GitHub, Slack, Linear, and the rest of your stack.
Explore sponsorReusable GitHub Action: agent fix loop gated by checks, an AI reviewer, and TypeSafe Jev.
A teleprompter of talking points that checks each one off as you cover it, using TypeSafe's Jev Score questions.
このBraveブラウザ拡張機能は、ソーシャルメディアの投稿をリアルタイムで分析し、論理的誤謬を特定します。論理的に構成されたコンテンツには緑色のフラグを表示し、ユーザーがオンライン上の議論の質を評価するのを支援します。
このリポジトリは、実際のAPI呼び出し記録を用いてJevの性能を分析し、システムが機能する場面と失敗する場面をマッピングします。ランキング形式ではなく、実証データに基づいた信頼性の検証を目的としたリソースです。
JEVLAB ARTA community post details a Pac-Man game where every move is determined by Jev, offering strategic insights.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorA community post outlines a guide for constructing a high-speed agent brain using Jev.
A GitHub project that uses Jev to triage and route posts from the live Bluesky firehose with human oversight.
JEVLAB ARTこのプロジェクトは、TypeSafe AI System Oneを使用したチェスエンジンの統合を実証しています。チェスの指し手の評価、ゲームの分類、および対話型プレイのためのペルソナベースの対戦相手機能を提供します。
A developer project for the games shelf, where Jev improvises piano with proper questions.
JEVLAB ARTこのリポジトリは、JevとTypeSafe AIの統合に関する公開デモを提供します。Jevエコシステム内でプリフライト検証ワークフローを実装しようとしている開発者にとって、実用的な例となります。
OpenJev: an independent Jev-inspired System One decision API based on TypeSafe.ai concepts. Choice, score and noul primitives, local mock server, Python and TypeScript SDKs. Real inference planned; not affiliated with TypeSafe AI.
An open-source model for form-filling tasks with low latency.
このプロジェクトは、Jevを使用して25のWhatsApp顧客グループをリアルタイムで監視する仕組みを実証しています。緊急の課題が発生した際のみLLMに通知を送ることで、カスタマーサポート業務の効率化を目指す構成となっています。
Lemonpod gives founders one morning brief that combines GitHub, calendar, tasks, inbox, and other work signals into a text summary and audio update. Start the day knowing what needs attention without checking multiple apps.
Explore sponsorAn idiomatic Zig client for the TypeSafe AI API.
SemIfは、オープンソースモデルを用いた意味論的条件分岐の実装を研究するプロジェクトです。NVIDIA 3090 GPUなどの一般的なハードウェア環境で、これらの処理をローカルで実行する方法を提示しています。
本リソースは、Jevを基盤としたコンピュータ操作の実装を紹介しています。作成者はOpus 5と比較して速度とコスト効率が大幅に向上したと主張しており、異なるオペレーティングシステム間での汎用的な動作能力を強調しています。
本デモでは、Jevを用いたAndroidエンドツーエンドテストの自動化手法を紹介しています。作成者は他のツールと比較して実行速度が向上すると主張していますが、これらの性能数値は検証されていません。
TypeSafe AI System One (Jev) task plugin for QuantumNous/new-api — native /v1/systemone, synchronous evaluation, token billing.

Menta es el software de gestión clínica impulsado por IA. Una plataforma todo en uno para la gestión administrativa y clínica de profesionales y clínicas
Explore sponsorこのプロジェクトは、TypeSafe AI Jevを使用して構築された絵文字オートコンプリートツールを実演しています。WhopでホストされたTanStack Startアプリケーション内でのリアルタイム入力処理を紹介し、応答性の高いテキスト提案のためのJevの統合を強調しています。
このプロジェクトは、ボードゲームCodenamesへのJevの統合を実証しています。作成者は、この実装によりゲームプレイ中に高速かつ費用対効果の高いパフォーマンスが実現されると主張しています。
A spatial reference explorer for creators. Local Jev query choices, metadata highlights and source-linked collections.
この実験的ツールは、TypeSafe Jevを活用してXのドラフト投稿のバイラル性をリアルタイムでスコアリングします。コンテンツ評価の自動化手法を提示していますが、そのスコアリング手法の有効性については作成者による未検証の主張にとどまります。
このプロジェクトは、Apple Silicon上のローカルLLMに対して型安全な質問を行い、テキストではなく調整された確率を取得する方法を実証しています。テキスト生成や解析プロセスを介さずに、構造化された出力を直接得ることを目指しています。

Sound notifications for any AI agent — hooks for Claude Code, Cursor, Codex & more, plus an MCP server so the agent can choose its own sounds.
Explore sponsorこのツールは、Jevを使用してCodexのターンごとのモデルおよび推論ルーティングを実装します。各対話ターンにおいて、適切なモデル、思考の深さ、速度モードを動的に選択する仕組みを実証しています。
Hollow Creekは、毎ティックごとにプレイヤーを評価し、行動や感情状態を決定する村のNPCを特徴としています。この実験は、キャラクターが環境入力を継続的に処理して行動を形成する、対話に基づかない反応型インタラクションシステムを実証しています。
このプロジェクトは、Jevを使用してプレイヤーの自由記述による意図を構造化されたサーバーアクションに変換する試みを評価しています。制作者は、テーブルトップゲームの文脈において、96%の合意率と317msの中央値レイテンシを報告しています。
このゲームプロジェクトは、手動操作とAI駆動のゲームプレイを切り替える仕組みを実証しています。Jevをインタラクティブな環境に統合し、人間の入力と自動化されたエージェントの意思決定の間をリアルタイムで移行する方法を示しています。
このプロジェクトは、TypeSafeのJev System Oneモデルを利用したLLMゲートウェイ向けのガードレールおよびモデルルーターを提供します。標準のPythonライブラリを使用して、精度、キャリブレーション、レイテンシに関する独立した評価指標を実装する方法を実証しています。
このリポジトリは、RAGパイプラインにおけるJevリランキングのパフォーマンスを評価するためのフレームワークを提供します。ユーザーは品質、レイテンシ、運用コストを測定し、さまざまなリランキング構成の効率性を検証することが可能です。