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.
1,262 件の資料
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
このリポジトリは、Jevモデルのセキュリティ評価用フレームワークを提供します。jev-goライブラリを活用し、プロンプトインジェクションや脆弱なコード検出に関するブラインドベンチマークを実施することで、System Oneモデルのセキュリティ性能を検証する方法を提示しています。
A tool that improves end-to-end testing efficiency, completing tasks faster and cheaper than other models.
このプロジェクトは、Jevの意思決定能力を活用して航空機を制御するリアルタイム飛行シミュレーションゲームです。自律的なロジックをインタラクティブなゲーム環境に統合し、ナビゲーションや飛行制御タスクを処理する方法を実証しています。
JEV-inspired parallel decisions for CUDA LLMs. One context, many decisions. vLLM API, game-agent examples, and reproducible benchmarks.
Idiomatic Java SDK for TypeSafe AI Jev System One decision engine.
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 sponsorSemantic schemas over TypeSafe's Jev — validate the state locally, then project typed answers.
jcrは、曖昧なエージェントの要求を決定論的なコマンドに変換するための開発者向けツールです。このプロジェクトは、エージェント主導のタスクにおいて構造化された実行パスを提供し、システムの信頼性を向上させることを目的としています。
Official TypeSafe reference: Knowledge graph entity alignment.
Jev-AVは、実行ファイルやスクリプト、ドキュメントからエントロピーやハッシュなどの構造的特徴を抽出するセキュリティツールです。Jevを活用して、これらのファイルが悪意のあるものかどうかをリアルタイムで判定する仕組みを提供します。
ACP and MCP adapter that bridges TypeSafe Jev with any LLM — computer use and typed decisions alongside Codex, Claude, Grok, and OpenCode.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsor本リソースは、TypeSafeのSystem OneモデルとしてのJevの主要な機能と評価指標を解説しています。システムの動作原理と、エージェントワークフローにおけるパフォーマンス評価に使用される基準の概要を提供します。
JEVLAB ARTこのツールはJevを活用してGitのコミットメッセージとdiffを分析・分類します。ソフトウェアの変更を自動的にカテゴリ分けし、バージョン管理履歴内のバグ修正、セキュリティパッチ、および様々な変更タイプを特定する手法を実証しています。
Jev plays Tetris by making real-time decisions to move blocks.
この実験では、Jevを使用して4,000の異なる人口統計学的ペルソナに対してA/Bテストを実施する方法を紹介しています。大規模なシミュレーション環境において、コンテンツのパフォーマンスを効率的に分析および評価するプラットフォームの能力を実証しています。
One grounded Jev/Playwright core: typed SDK, persistent CLI, and MCP server with native browser operations and deterministic assertions.
JEVLAB ART
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 sponsorCartShieldはTypeSafe Jevを活用し、中小企業の決済不正処理を支援します。このツールは、Eコマース環境において取引リスクを評価し、処理プロセスを自動化するための体系的なアプローチを提供します。
このリポジトリは、Qwen3.5-0.8Bアーキテクチャに基づくJevスタイルのキャリブレーション済み意思決定モデルを実証しています。小型言語モデル環境における選択、スコア、およびNoul意思決定フレームワークの実装を調査します。
この実験では、AIエージェント内でリアルタイムのモデル選択を実装するためにJevを使用する方法を探求しています。即時の要件に基づいてタスクを特定のモデルに動的にルーティングするワークフロー手法を実証しています。
A test project based on Jev AI, the goal is to build a search function for a blog/article website that has 100s of articles to search from, So the user can actually use the search as chat to question anything and find related answers/articles.
このリポジトリは、typesafe.aiプラットフォームと対話するためのRubyクライアントライブラリを提供します。開発者がJev関連サービスをRubyベースのアプリケーションに直接統合するためのプログラムインターフェースとして機能します。

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorこのコーディングエージェント向け実験的プラグインは、Jevを活用して開発中に品質フィードバックを提供します。エージェントのワークフロー内でコード基準を向上させるためのローカルファーストなアプローチを実証しています。
この研究プロジェクトは、JevとDuckDBを統合し、実際の型応答を返すSQLクエリを可能にします。型安全なデータ処理を通じて、データベース操作の信頼性を向上させる技術的アプローチを実証しています。
JEVLAB ARTこのコミュニティ投稿は、Jevの概要を説明しています。具体的な技術的実装の詳細やパフォーマンス指標に踏み込むことなく、プラットフォームを理解するための概念的な出発点として機能します。
このリポジトリは、Jev意思決定モデルをコスト効率の高いLLMルーターとして評価する実験を記録しています。RouterArenaプラットフォーム上の確立された指標とルーティング性能を比較し、モデル選択タスクにおける効率性を検証するためのベンチマークを提供します。
A GitHub project that uses Jev to triage and route posts from the live Bluesky firehose with human oversight.
JEVLAB ART
Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorこのプロジェクトは、エージェントシステムにおけるJevを用いたスキルルーティングの実装例です。コミュニティ主導の開発パターンを活用し、自律型システムにおけるタスクの割り当てや意思決定プロセスをどのように管理できるかを示しています。
A developer project focused on bug-bounty chain tools, with Jev gating each step in the process.
Pydantic AI capabilities made stronger with Jev: small runnable demos, one file each.
このプロジェクトは、ブラウザベースのタスクを実行する際のJevの迅速な応答能力を実証しています。開発者によると、このエージェントは標準的なテストシナリオにおいて約100ミリ秒で意思決定を行うとされています。
JEVLAB ARTこのリポジトリは、8つのベンチマークトラックにわたるJev 1.13報酬モデルの評価を公開しています。インタラクティブなレポートと、54行に及ぶSOTA比較表を通じて、モデルの性能を検証しています。
MCP server that puts TypeSafe Jev on the coding loop in Cursor, Codex, and any MCP client.
JEVLAB ARTこのプロジェクトは、TypeSafe Jevを活用したPi向けの可逆的なコンテキスト剪定手法を実証しています。セッション履歴を完全に削除することなく、重要な情報を保持しながら効率的にコンテキストを管理する方法を提示します。
Jev on Sol. A community post describing an experiment where Jev analyzes Solana blockchain data in real time.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorこのツールはJevを使用して折りたたまれたログバッチをスコアリングし、その結果を抑制、監視、レビュー、通知、またはページングといった特定のトリアージアクションにマッピングします。コードを実行することなく、ログ管理のための構造化されたアプローチを提供します。
Typed JSON inference with DiffusionGemma, with Every and Jev benchmark results.
このプロジェクトは、大規模言語モデルを使用せずにJevで構築されたチャットボットを紹介します。ウェブ検索、Wikipedia、天気予報などの外部ツールを直接統合することで、即座に応答を生成する仕組みを実証しています。
Claude Code plugin: trim long Bash output with TypeSafe Jev before the model sees it.
JEVLAB ARTこのツールは、Clean Codeの原則に基づいてプルリクエストを自動的に分析します。Jevによる評価とLunaによるレビューを通じて、Next.jsフレームワーク上でコード品質に関する構造化されたフィードバックを提供します。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorAnalyzes 100,000 X posts in 20.4 seconds using 14 yes/no questions per post for viral potential assessment.
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。
本プロジェクトは、Jevを活用したFigma向けの音声制御インターフェースを実演しています。プロフェッショナルなデザインワークフローに低コストのAI自動化を統合するための実験的な概念実証です。
A developer tool for decision runtime with zero-token caching and a calibrator, collected for the tools shelf.
Browser extension that reads the YouTube caption track and paints a per-segment sponsor probability on the seek bar before the intro ends, with no crowd database.

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 sponsorこのプロジェクトは、Jevを活用して関連情報を精査・取得するエージェントメモリシステムを研究しています。コンテキストデータを管理する仕組みを提示していますが、実際の想起プロセスの有効性は開発者による具体的な実装内容に依存します。
jev-seoは、エージェント主導のSEOおよびGEOタスク向けのRust製CLIスイートおよびMCPサーバーです。TypeSafe Jev System OneとDuckDuckGoを活用し、従来の商用SEOプラットフォームに代わる検索ベースのインサイトを提供することを目的としています。
JEVLAB ART本ガイドでは、LiteLLMとJevを統合してモデル呼び出しを簡素化する方法を解説します。既存のプロキシ経由でリクエストをルーティングし、多様なAIサービス間で一貫した対話パターンを維持するための設定手順を示しています。
A guide for installing Jev skills, highlighting its potential to replace traditional LLM usage.
Leonardo Bissoli氏が、Jevを用いた構造化されたAI意思決定プロセスを解説します。信頼度スコアや境界値の設定、アプリケーションへの実装例を通じて、AIがどのように判断を下すかを示しています。


The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorこのプロジェクトは、JevとLiteLLMを統合し、適切な言語モデルを動的に選択するオープンソースルーターを提供します。AIエージェントのワークフロー内で型安全なモデルルーティングを実装する方法を実証しています。
本動画では、Jevを分類モデルとして活用する実践的な例を紹介しています。システムがどのようにカテゴリ分けを行うかを実演していますが、これらは制作者によるデモンストレーションであり、独立した性能評価ではない点に留意してください。

このプロジェクトは、Jevを活用した予測型ランチャーを実演しています。タイピングパターンを分析してユーザーの意図を予測し、インターフェース内でのナビゲーションやタスク実行を効率化することを目指しています。
このライブ配信では、JSON予測モデルに向けたJevのアーキテクチャを分析します。Jevを使用して構造化データ生成タスクを処理する方法や、開発者が活用できる実用的なコーディングワークフローとシステム構造の設計について解説しています。

A developer project for the agents shelf, using MCP tool for Codex instead of listing all options.

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 example demonstrating how Jev can classify company invoices into accounting categories rapidly.
このプロジェクトは、Hono Webフレームワーク向けのセマンティックルーティングメカニズムを実証しています。従来のパスベースのパターンではなく、Jevを活用してHTTPリクエストの背後にある意味を解釈し、ルーティングを行う手法を提示しています。
Reproducible early-access evaluation of Jev on Korean understanding and medical text, with runtime and cost evidence.
この実験的なゲームは、Jev AIがキャラクターの死を防ぐためにどのように複数の分岐タイムラインを生成するかを示しています。このプロジェクトは、継続的なゲームプレイを維持するための古典的なゲームフレームワーク内でのリアルタイムの意思決定プロセスを探求します。
このコミュニティ実験では、JevがプラットフォームゲームGeometry Dashと対話する様子を紹介しています。視覚的なゲーム入力を処理し、リアルタイムのゲーム環境内で対応する制御コマンドを実行するモデルの能力を実証しています。
このリポジトリは、TypeSafeのSystem OneモデルであるJevを呼び出すプログラムを作成および改善するためのスキルセットを提供します。ソフトウェアのワークフローにモデル呼び出しを統合する方法を学ぶための実践的なガイドとして機能します。
JEVLAB ARTA community post testing Jev's performance in a browser environment, noting limitations after five actions.
A flexible and configurable CLI model router using TypeSafe Jev.
TypeSafe'in Jev karar modeli gerçek bir online 2048 sitesinde oynuyor — hamle başına tek API çağrısı, tek anahtar.
Local bilingual probability decisions from context, questions, and candidate answers. Independent research preview inspired by TypeSafe Jev.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsor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。
このコマンドラインツールは、Jev AIモデルと対話するための手段を提供します。開発者がターミナルベースのワークフローにJevの機能を統合し、モデルへのアクセスと実行を効率化する方法を示しています。
jevmlxは、Apple Silicon上のMLXモデル向けに、並列制約付き意思決定を可能にします。このツールは、単一のフォワードパス内で型定義されたスキーマ準拠のJSON出力を生成し、ローカル機械学習モデルからの構造化データ抽出を効率化します。
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。
A macOS tool for identifying safe ports to stop, developed as a GitHub project.
JEVLAB ARTchowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorこのコミュニティ投稿では、JevをAIエージェントのための高速かつ低コストな意思決定レイヤーとして活用する可能性が提案されています。Jevを統合することで、複雑なタスク実行のための軽量な制御メカニズムを提供し、エージェントのワークフローを効率化できると説明しています。
この実験では、単一のJev呼び出しによる判定と、多次元特徴抽出による判定を3つの分類タスクで比較しています。多次元分解は日本語NLIの精度を向上させる一方、良性のデータを攻撃と誤判定する割合が大幅に増加することが示されています。
この公式ドキュメントは、TypeSafe AI Python SDKの包括的な技術リファレンスを提供します。開発者がアプリケーションにTypeSafe機能を統合するために必要なクラス、メソッド、およびパラメータの詳細を解説しています。
この記事ではJevフレームワークを解説し、システムワンモデルがどのように自動化されたAI意思決定プロセスを促進するかを説明します。チャットボットインターフェースから離れ、自律的なタスクのための直接的な論理ベースの実行モデルへの構造的転換を考察します。