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.
このリポジトリは、Jev Ultrafastリサーチブラウザ向けの再現可能な評価ハーネスを提供します。スイートランナー、品質管理されたテストケース、およびレポート生成ツールが含まれており、リサーチ指向エージェントの性能評価を支援するように設計されています。
このプロジェクトは、TypeSafe AIによって制御される自律型マインクラフトプレイヤーを実演しています。リアルタイムの意思決定機能によりカナダ国旗を建設する様子を示し、エージェントの行動を監視するためのサイドバイサイドダッシュボードを提供します。

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。
このリポジトリは、System OneモデルおよびJev技術に関する研究論文、オープンソースの再現、独立した評価をまとめたキュレーションディレクトリです。開発者や研究者向けに、現在の技術状況を体系的に概観できるよう構成されています。
このツールはTypeSafe AI Jevを統合し、Gitワークフローの自動セマンティックチェックを提供します。コード品質を維持するために、サブ秒単位のプリコミットおよびプリプッシュ検証ゲートを実行する手法を実証しています。
このプロジェクトは、TypeSafe JevをGrok Botと統合し、コスト効率の高い意思決定レイヤーとして機能させる方法を示しています。ボットの対話を効率化するためのスキルテンプレートと使用制限機能を提供します。
switchloomは、コーディングエージェント向けの決定論的モデルルーティングシステムです。このツールはモデル選択を管理する特殊なメカニズムを実証しており、特に自動プログラミングタスクのためのCodex統合機能に焦点を当てています。
JEVLAB ART
Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorFast Rust CLI for TypeSafe Jev: typed decisions, offline linting before you pay.
JEVLAB ART本ガイドでは、Jev AIのコアアーキテクチャを解説し、特に3種類のマイクロ意思決定について詳しく説明しています。このリソースは、システムが自動化された意思決定ワークフローを促進するために、どのように詳細な運用上の選択を処理するかを理解するのに役立ちます。

この実験では、Jevを検索インターフェースに統合し、意図認識を通じてユーザーエクスペリエンスを向上させる手法を探求しています。作成者は、意図認識ロジックがReplicasプラットフォーム内の検索結果をどのように改善できるかを実証しています。
このコミュニティチュートリアルでは、Jevの機能を探求し、ブラウザ自動化とAIメモリ管理の実践的なデモを紹介しています。エージェントがどのようにWeb環境と対話し、タスクのためにコンテキスト情報を保持するかについての基礎的な内容を提供します。
このリソースは、Jevがセキュリティワークフロー内での構造化された意思決定をどのようにサポートするかを示しています。複雑なセキュリティエンジニアリングタスクにこれらの体系的なプロセスを適用することで、運用速度が向上する可能性を強調しています。

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 sponsorOpenTelemetry Collector connector that uses Jev to assess metric metadata and apply retention policies before export.
decidoは、確率的な意思決定を行うためのPythonライブラリです。Jevや独自のプロバイダーとの統合に対応しており、Playwrightを用いたウェブクローリング機能を通じて、自動化された意思決定ワークフローを構築できます。
この公式TypeSafe AIリファレンスガイドは、行単位のセマンティック検索機能を実装する方法を解説しています。開発者が構造化されたデータセット内で正確なテキスト検索を実行するために必要なパターンを提供します。
Throw in a pile of company files and get them classified and organized by department, type, sensitivity, date, counterparty and PII, with an index for AI agents. Powered by TypeSafe's Jev on OpenRouter (17¢ per 1,000 files). Zero-dependency Node CLI + Claude skill + Codex agent.
Faztによるこのガイドでは、型安全な意思決定プロセスを実装するためのJevの使用方法を紹介しています。アプリケーション内で一貫性のある信頼性の高いデータ処理を保証するために、ロジックを構造化する実践的な例を提供します。
このプロジェクトは、Jevを用いたテキスト生成システムを実証しています。分類器を自己回帰ループに組み込み、一文字ずつテキストを生成することで、言語モデリングに対する粒度の細かいアプローチを示しています。
CLI and agent skill for TypeSafe System One (Jev): typed Choice, Score, and Noul judgments.
このMCPサーバーは、TypeSafe Jevの機能をエージェントワークフローに統合します。データ分類、スコアリング、スクリーニングのための構造化された手法を提供し、システムが生成する各自動応答に対して検証可能な信頼度を提供することを目指しています。
このプロジェクトは、レースゲームのインターフェース内で運転の意思決定を行うためにJevを統合する方法を示しています。シミュレーションされたゲーム環境において、リアルタイムの制御入力に自律的なロジックを使用する実験的なアプローチを強調しています。
このコマンドラインインターフェースは、Jev評価モデルとの対話を可能にします。型指定された質問を入力し、構造化されたJSON形式で回答を受け取るワークフローを実証しており、TypeSafe AIシステムを扱う開発者の自動評価プロセスを効率化することを目的としています。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorA developer project offering a Chrome extension to blur low-value LinkedIn posts, collected for the creative shelf.
JEVLAB ARTA system tested on 1,500 emails for classification effectiveness. Demonstrates potential for automated email management.
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。
このPiコーディングエージェント用拡張機能は、ツール対話のためのTypeSafe Jev検証を実装しています。プロンプトインジェクション検知、機密情報のスクラブ、タスク固定などの機能を提供し、エージェントワークフローの信頼性を向上させます。
このプロジェクトは、Jevメモリ圧縮技術を活用した小型エージェントアーキテクチャを実証しています。制約のある環境下で検索可能なメモリを効率的に管理し、コンテキスト保持能力を向上させる手法を探求します。

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、220件以上の事例を網羅したJevエコシステムの追跡ツールです。信頼度別に分類されたエントリを3時間ごとに再スキャンし、APIアクセスのためのガイドラインを提供することで、エコシステムの現状を把握可能にします。
このTypeSafe AIリファレンスは、投機的ファンアウトパターンを解説しています。複数のリクエストを並行して実行し、最初に成功した結果を採用することで、AIワークフローの応答性を向上させる手法を示しています。
A community post describing a game where Jev routes trains to stations in real time without a solver.
Route to the cheapest model in claude code for your task using jev-router.
JEVLAB ARTこのフレームワークは、AIコーディングエージェントがTypeSafe Jev System Oneを活用して型安全な意思決定を行うための体系的な手法を提供します。自動化されたソフトウェア開発ワークフローに型安全性を統合する方法を実証しています。
JEVLAB ART
Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorTool for systematic reviewers to extract information from research articles efficiently.
本プロジェクトは、Raspberry Piハードウェア向けのPareto-optimalなOpenRouterルーターを実装しています。Jevベースのロジックを活用し、リソースが制限された環境において最適なルーティングパスを選択する意思決定プロセスを自動化する方法を提示しています。
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。
このプロジェクトは、Stockfishエンジンの解析とJevベースの判断ロジックを組み合わせ、チェスプレイヤーにリアルタイムの戦略的ガイダンスを提供します。従来のチェスエンジンと現代的なAI判断システムを統合する手法を実証しています。
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。
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
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 ARTAn optimized inference engine to turn LLMs into Jev-like machines: optimized for quick, lightweight, and accurate decision-making, classification, and scoring.
A GitHub project implements a web search tool where Jev selects sources for plain-language queries.
A browser-native Doom agent experiment with structured spatial state, composable AI controls, live decision telemetry, and a Chocolate Doom WebAssembly runtime.
このビデオガイドでは、Jevアーキテクチャを活用して多様なソフトウェアアプリケーションを構築する方法を解説しています。Jevエコシステム内で開発者が利用可能なワークフローと機能について、実践的な視点から紹介します。


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 sponsorA developer project integrating Home Assistant with Jev for processing user input without an LLM.
この動画では、12の実際のユースケースでJevをテストした結果を検証しています。作成者は、動作速度、コスト効率、実用的なアプリケーションへの適応性について自身の観察を共有し、多様な環境下でのシステムの挙動を解説しています。

TypeSafe AIは、自律的なゲームプレイ用に設計された機械学習モデルを発表しました。このデモンストレーションでは、エージェントが古典的なゲームであるDoomを操作し、複雑な環境下での意思決定能力を実証しています。
I tortured Jev into being a RISC-V CPU.
本プロジェクトは、固定されたパラメータを用いた9つの実験と28の予測を通じて、Jevの性能を調査します。Jevフレームワーク内における特定の指標と結果を分析するための構造化された研究リポジトリとして機能します。
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。
このプロジェクトは、Jevスキルの次のクローズドな決定を予測する手法を実証しています。TypeSafe Jevを活用し、対象のスキルを実行することなく、静的解析によって予測を行う仕組みを提示しています。
本プロジェクトは、デジタルキャンバス上にエージェントを直接展開するシステムを紹介しています。開発者は、この手法により従来の低速なLLM処理プロセスを回避し、インターフェース内でのエージェントの対話と展開を迅速化できると主張しています。
このプロジェクトは、TypeSafe System Oneフレームワークを使用して、Lettaエージェントが基準に基づいた評価を行うためのスキルを提供します。エージェントのワークフロー内で構造化された意思決定を行うために、Jevベースのロジックを統合する方法を実証しています。

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このプロジェクトは、Jevアーキテクチャと互換性のあるオープンソースの意思決定サーバーを提供します。DiffusionGemmaを活用し、モジュール式フレームワーク内での自動意思決定タスクに向けたシステムワン処理アプローチを実証しています。
このコマンドラインツールは、TypeSafe Jevを活用してテキスト内の個人情報を特定します。データの存在確認、機密性の評価、およびプライバシー監査のための特定の文字範囲を抽出する方法を実証しています。
System One API向けのこのScala 3クライアントは、様々なsttpバックエンドと互換性のあるエフェクト非依存型インターフェースを提供します。開発者は好みのエフェクトシステムを使用してJevサービスを統合でき、質問値の型安全性を確保できます。
このリポジトリは、TypeSafe AIのSystem OneモデルであるJev向けに構築されたツールの厳選リストを提供します。AI統合プロジェクト内で型安全な意思決定ワークフローを実装したい開発者にとって、必要なツールを見つけるための中心的なディレクトリとして機能します。
jevpruneは、コーディングエージェント向けのコマンドライン出力フィルタリングツールです。タスクの説明に基づいてターミナル出力から不要な情報を削除し、エージェントが重要なデータに集中できるように設計されています。

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorこのコレクションは、ソーシャルメディアで共有された様々なJevベースのプロジェクトや実験を紹介しています。コミュニティ主導のアプリケーションの概要を提供し、開発者や愛好家に向けてJevエコシステムの有用性と創造的な可能性を実証しています。
NanoJevは、単一のフォワードパスで完全な確率分布を生成するように設計されたJevアーキテクチャの軽量版です。このツールは、特定の計算タスクに向けてモデルの出力効率を最適化する手法を実証しています。
この実験的なツールは、Jevを使用してSupabaseの行レベルセキュリティポリシーを分析およびリンティングします。自動化された検査を通じて、開発者がデータベースセキュリティルール内の潜在的な構成上の問題を特定できるよう支援することを目的としています。
Community .NET SDK for the TypeSafe AI System One API — typed noul, choice, and score questions with structured, confidence-scored answers. Not affiliated with TypeSafe AI.
Effect-based safety gate for AI coding agents' shell commands (OpenCode, Antigravity): fast structural rules, then TypeSafe's Jev or a chat model judges what a command does. Certified with Jev at zero dangerous commands allowed.
A tool for automated risk review of pull requests using Jev.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorこのコミュニティ製Go SDKは、TypeSafe System One APIへのインターフェースを提供します。Choice、Score、Noulの各質問に対する型安全なサポートに加え、リクエストの再試行、コンテキスト管理、構造化されたエラー処理機能を備えています。
A community post describes using Jev with an LLM to play Doom, exploring multiple future outcomes.
Automates email categorization of 63,045 emails in under 3 minutes at low cost.
PulseLaneは、TypeSafe Jevを活用して臨床トリアージの意思決定を支援する手法を提示しています。このプロジェクトは、自動化されたロジックを通じて患者の優先順位付けワークフローを管理するための構造化されたフレームワークを提供します。
このデスクトップアプリケーションは、Jevを統合してリアルタイムで構造化されたライティング判断を提供します。Jevフレームワークを活用し、テキスト作成や編集ワークフローを改善するためのGrammarlyスタイルのフィードバック機能を実装する方法を実証しています。

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorJev controls an Astra planner playing Minecraft in a developer project.
Latent Space's launch-day roundup: over 100x faster and 200x cheaper than small frontier LLMs.
Snake auto-played by TypeSafe's Jev model: one System One choice per tick, legal moves and facts generated in code.
このリポジトリは、DeepSeek Harnessフレームワーク用のプラグインスイートを提供します。Jevシステムワン意思決定モデルを統合し、既存のハーネス環境内で自動化された推論と意思決定プロセスを実装する方法を実証しています。
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。

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