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.
1,265 件の資料
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
100人のAI NPCが暮らす小さな町をシミュレートするプロジェクトです。Jevが各エージェントの行動を選択し、環境が物語を書き進める仕組みを実証しています。

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 sponsorTypeSafe Jev demonstration for new analyzation — experimenting with Jev for fast analysis of news and tickers.
Jevinciは、Jevのピクセル確率計算を適用してデジタル絵画を生成する開発者向けツールです。このプロジェクトは、アルゴリズムによる確率モデルを活用して、プログラミング環境内で視覚的な芸術作品を構成する手法を実証しています。
JEVLAB ARTこの開発中のツールは、平易な英語のJevルールを適用してプルリクエストのレビューを自動化します。定義されたプロジェクト基準に基づいた自動フィードバックを提供することで、コード品質チェックのプロセスを効率化することを目指しています。
A free AI tool built on Jev that quickly scans text for low-quality content, processing around 10,000 words in 2 seconds.
Comment-moderation playground: paste a comment, Jev decides what to do with it.
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 sponsorRun a JSON Schema through TypeSafe's Jev API, and get JSON back.
この実験的なChrome拡張機能は、TypeSafe Jevモデルを使用して広告と判定されたDOM要素を特定し削除します。本プロジェクトはローカル環境でのデモンストレーションを目的としており、実用的な広告ブロッカーとしての利用は想定されていません。
本リソースは、意思決定専用モデルの新しいクラスであるTypeSafe Jevシステムを紹介します。開発者がこれらの特殊なアーキテクチャを扱うためのAPI、評価フレームワーク、アダプターの実装、およびスキル統合に関する技術的な要約を提供しています。
5–10x faster browser operations: Jev clicks, Codex thinks and verifies. Built at EZCollegeApp.
JEVLAB ARTA TypeSafe/Jev agent that plays Super Mario Bros. from structured emulator state.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorこのPythonプロトタイプは、構造化されたRAMデータを解釈してNES版スーパーマリオブラザーズをプレイするエージェントを示しています。Jevを活用してゲームの状態情報を処理し、キャラクターの適切な移動やジャンプの動作を決定します。
このリポジトリは、Jevスタイルのオプションロジット処理のためのオープンソースランナーであるopenjevを使用した実験集です。ローカル言語モデルを実行する際に、これらの特定の推論技術を実装およびテストする方法を実証しています。
A Codex plugin that uses Jev to streamline and reduce excessive tool outputs.
JEVLAB ART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。
Charts: TypeSafe Jev evaluated on Thai standardized exams vs 110 other models.
このプロジェクトは、Jevを使用してゲーム状態を分析し、勝率を予測するLeague of Legends用のリアルタイムオーバーレイを実演しています。開発者は、このツールが現在の試合データに基づいてリアルタイムの勝率予測を提供すると主張しています。
Not every coding task needs your best model. Experimental Jev-powered model routing for Claude Code — V3 prototype runs today, V4 routes at the task boundary.
Ultra-fast model routing using Jev for agent-based systems.
JEVLAB ARTこのプロジェクトは、Jevをアプリケーションインターフェースに統合し、スマートな自動入力機能を提供します。自動化された提案を実装することで、ユーザーのデータ入力プロセスを効率化し、デジタルフォーム内での操作性を向上させる方法を示しています。
A tool built on Jev that identifies programming languages, colors code, and checks lint rules.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorDraw on a tldraw canvas with your voice and a pointing finger. Jev (TypeSafe System One) decides action, target and place in ~350 ms per spoken word.
このツールは、typeful Jevとゼロ同期アーキテクチャを活用して、大規模なリポジトリの取得と同期を行います。自動化されたデータ処理を通じて、開発者が課題のトリアージプロセスを効率化できるように設計されています。
このリソースは、プライベートな微調整済み分類器と標準モデルとの間の一致精度比較を記録しています。カスタムトレーニングされたベンチマークに対して分類出力を評価する際の意思決定プロセスに関する洞察を提供します。
このプロジェクトは、Qwen 4Bモデルで学習されたMLPを用いて、Jevの型安全な代替手段を提供します。既存の言語モデルに特殊なアーキテクチャ学習を適用し、特定の機能的同等性を実現する方法を実証しています。
この公式TypeSafeリファレンスは、SDE cascade手法の概要を説明しています。複雑なソフトウェア開発タスクにおいて、AIワークフローを多段階に構成し、出力の信頼性と論理的な一貫性を向上させる方法を実証しています。

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorTypesafe AI SDK in Elixir using Req.
An agent using headless Chromium to quickly navigate the web, demonstrated by browsing Wikipedia links efficiently.
このプロジェクトは、Jevを活用してユーザーの意図を解釈する予測型アプリランチャーを実演しています。意図に基づいた処理を通じて、アプリの発見プロセスを効率化することを目指しています。
Steve Krouse's playable 16-judgment demo and video.
このプロジェクトは、ego lite向けのTypeScriptブラウザエージェントです。ChromeやPlaywrightに依存せず、Jevインデックス化されたアクションとTypeSafeな意思決定を永続的なCLI環境で実行する方法を提示しています。

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このウェブアプリケーションは、Jevが様々なLLM、Stockfish、または人間とチェスを対局する様子を実演しています。ライブでの指し手の追跡、Jevの指し手確率の表示、および対局履歴の管理を行うための視覚的なインターフェースを提供します。
An educational Jev-like visual inference experiment on Apple Silicon: shared context, direct candidate scoring, and local visual demos.
A system using Jev to interact with computer interfaces without screenshots, relying on local CoreML models and OCR.
このコミュニティプロジェクトは、6502プロセッサをエミュレートすることで、Jevがコンピューティング環境として機能する可能性を実証しています。Jevフレームワーク内でレガシーハードウェアアーキテクチャを実行するための実験的な概念実証として機能します。
このプロジェクトは、Jevを使用した市場分析のためのベンチマークフレームワークを提供します。開発者がJevエコシステム内でデータ駆動型の評価を構築し、特定の金融モデリングタスクを評価する方法を示しています。

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorこのツールは、競合他社のキーワード戦略を分析し、App Storeでの可視性を最適化するのに役立ちます。Jevを使用して関連性の高い検索語をフィルタリングおよび特定し、ユーザーがマーケットプレイス内での発見率を高めるためのメタデータ改善を支援します。
本プロジェクトは、Jevを用いたコードベースの複雑性分類器を紹介します。過剰に設計されたコードを特定し、自動化された構造分析を通じて改善を支援することを目的としています。
このオープンソースツールは、Jevシステムの信頼度しきい値を調整するための仕組みを提供します。ユーザーが特定の運用要件に合わせてモデルの出力を最適化するための実用的なアプローチを実証しています。
このプロジェクトは、Jevを活用してソーシャルメディアの投稿を8つの次元に分類するダッシュボードを紹介しています。大規模なデータセットを構造化し、コミュニティ主導のコンテンツ調査や分析を効率化する手法を実証しています。
JevArenaは、2つのJevエージェントがブラウザベースのクリックゲームで対戦する環境を提示します。このプロジェクトは、Browser UseとTypeSafe Jevフレームワークを統合し、Webインターフェース内での自律的なエージェントの相互作用を実証しています。

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 sponsorこのプロジェクトは、OCRとJevを統合した画像分類ワークフローを実証しています。作成者は、この自動化されたパイプラインを使用して40秒間で900枚の画像を処理したと報告しています。
このプロジェクトは、Qwen3.5-2Bを微調整したシステム1スタイルのモデルを紹介します。キャリブレーションされた確率出力を用いて、単一パスで型指定された意思決定を行う手法を実証しており、自動化された推論ワークフローの信頼性向上を目指しています。
AgentRun leverages Jev for creating self-sufficient agent workflows.
jevocksは、Jev技術を活用して日々の株式市場状況を監視するための簡素化されたインターフェースを提供します。このプロジェクトは、リアルタイムの金融データフィードをJevベースのアプリケーションアーキテクチャに統合し、市場追跡を効率化する方法を実証しています。
JEVLAB ARTこのツールは、Jev用の依存関係のないCLIおよびCodexスキルを提供します。ローカル状態をJevに送信してバッチ処理による型付き判定を行い、応答時に元の状態をエコーバックせずに結果のみを返す仕組みを実証しています。
このプロジェクトはTypeSafe Jevを活用したシステムワンの意思決定とランキングのフレームワークを実装しています。型安全な環境下での検証ツールや、Hermesベースのエージェント対話のためのオプトインゲート機能を提供します。
Awesome Jev: source-backed open-source ecosystem radar, plain-language project discovery, and automatic GitHub sync.
JEVLAB ART本プロジェクトは、LLMエージェント向けのJev駆動型ブラウザMCPです。LLMトークンを介さずにブラウザ操作を行う手法を提示しており、開発者は約300ミリ秒での意思決定が可能であると主張しています。
A project comparing Jev's performance against chat models in analyzing Fed press conferences.
JEVLAB ARTA process using Jev to filter and select assets, then generate ad creatives with DeepSeek and Higgsfield.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsordecisionbridgeは、LLM向けのJevに着想を得た意思決定インターフェースです。スコアリング、キャリブレーション、レビュー閾値を通じて明示的な選択を可能にします。このプロジェクトは、最終実行前に検証可能な選択パラメータを要求することで、モデル出力を管理する構造的な手法を提示しています。
このTypeSafe公式ドキュメントでは、エージェントスキルの概念を定義しています。TypeSafe AIフレームワーク内で自律型エージェントが特定のタスクを効果的に実行できるように、モジュール式の機能がどのように構成されているかを解説しています。
このプロジェクトは、TypeSafe Jevが型安全で確率的かつ監査可能なプロセスを通じて意思決定を行うAI文明シミュレーションを提示しています。OpenAI互換APIを介して様々なLLMと統合し、ゲーム環境内での高度な計画立案を実現します。
本リソースでは、Vercel AI Gateway経由でJevにアクセスする方法を解説しています。統合プロセスを概説し、プラットフォームの潜在的なビジネス応用例について論じており、ワークフローへのJev導入を検討しているユーザーに向けた実践的なガイドとなっています。

A game integrating Jev to display real-time decision probabilities during gameplay.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorHunchはGitHubと統合されたコードレビュー支援ツールです。平易な英語で記述されたルールを適用することで、コードの品質を分析し、改善案を提示する機能を提供します。
JEVLAB ARTJevは、ソフトウェアインテリジェンスの効率を向上させるために設計された新しいAIアーキテクチャを導入しています。このリソースは、AI駆動型アプリケーションで合理化されたパフォーマンスを求める開発者向けに、費用対効果の高い代替手段をどのように提供するかを示しています。
JEVLAB ARTA developer project offering a Chrome extension to blur low-value LinkedIn posts, collected for the creative shelf.
JEVLAB ART弈瞬:双 Jev 五子棋九宫格输入实验台,逐手查看模型决策,支持真实对局回放与实时对战。
RoboJEVは、MuJoCoシミュレーション環境において、ロボットアームの2段階Jev制御システムを実装した開発者プロジェクトです。ハードウェアに焦点を当てた制御ロジックを検証するための実験的な試みを示しています。

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 sponsorOpen-source Jev log triage for OpenTelemetry. Score the signal before expensive LLM analysis.
このプロジェクトは、Jevが実際の見出しA/Bテストの結果を予測できるかを評価するものです。作成者は、1万件以上のUpworthyの実験においてJevが64.5%の確率で勝者となる見出しを特定したと報告しており、差が明確な場合は精度が向上したとしています。
Marcel Pociotによるこのブラウザ拡張機能は、ソーシャルメディアのコンテンツフィルタリング手法を実証しています。Jevベースの判断を活用し、ユーザーが定義した自然言語の基準に基づいてX上の投稿を自動的に折りたたむことで、より整理されたフィードを実現します。
この拡張機能は、TypeSafe Jevの判断を5つのpiツールとして公開します。AIモデルが限定的な意味判断を行うことを可能にしつつ、開発者がしきい値、重み付け、およびシステムのアクションを完全に制御できるように設計されています。
A community post explaining Jev as an AI for decision-making, faster and cheaper than frontier LLMs.
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 sponsorこのリポジトリは、Agent Zero向けのJev判定、型付きツール、および確率カードを提供します。構造化された型安全な対話と確率的な意思決定プロセスを通じて、エージェントの信頼性を向上させるフレームワークを実証しています。
本研究は、Jevがレコメンデーションシステムにどのように統合されるかを示しています。作成者は、このモデルがユーザーごとに70件以上のパーソナライズされた提案を生成すると主張し、実装にかかるユーザーあたりの具体的な運用コストを挙げています。
このChrome拡張機能は、Jevモデルを統合してGmailの管理を支援します。受信メールに対してカテゴリ、優先度、スパムや返信の可能性を自動的に割り当てることで、メールトリアージの自動化を実現する方法を示しています。
Lists six specific tasks where Jev is used for fact-checking, ranking, text finding, citation checking, note grouping, and agent failure analysis.
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。

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorこのPython CLIツールは、TypeSafe JevとOpenRouterを使用した実験的なセマンティック行検索手法を実証しています。複雑なランタイム依存関係なしでデータを検索できる軽量なインターフェースを提供します。