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.
Flue agent routing with TypeSafe Jev through Cloudflare AI Gateway.
この実験的プロトコルは、AIエージェント間の証拠に基づいたハンドオフを調査します。Jev支援によるレビューメカニズムを導入し、結果がリードエージェントに渡される前に出力の妥当性を検証する仕組みを示しています。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsor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。
Minimal agent loop where Jev directs control flow and a LangChain chat model writes argument values and the final response.
このプロジェクトは、Jevを活用した自動メール管理システムを実証しています。設定駆動型のアプローチにより、受信メールの分類、タグ付け、移動、フラグ立てを行う方法を示しており、個人の受信トレイ整理ワークフローにTypeSafe AIモデルを適用する手法を提示しています。
このポジションペーパーは、Deferred Crispificationの原則とBSF-S1アーキテクチャを提案しています。JevおよびSystem-One意思決定モデルにHidden-Markovとファジーなプリミティブを統合し、TypeSafe AIフレームワークの機能を強化することを目的としています。
このデモでは、JevとOpenCodeブラウザCLIの統合を紹介しています。自動化されたエージェントがWebナビゲーションタスクを実行する様子を示し、この技術的実装を通じてブラウザベースのワークフローを効率化する可能性を提示しています。

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 sponsorjev-router (skill). A developer project using Jev to select appropriate models for prompts in coding tasks.
A GitHub project enabling voice-controlled Mac automation without vision models.
A Chrome extension that covers distracting YouTube videos with Jev. Show anyway whenever you want.
Pre-commit hook: one Jev call judges whether your commit message matches the staged diff, plus debug leftovers, unmentioned work, and a credential check.
Use Jev (TypeSafe's System One model) as a calibrated reranker: one call, up to 30 documents, a probability per document. Apache-2.0.

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 sponsorottoはmacOSおよびWindows向けのオープンソースのコンピュータ操作エージェントです。TypeSafe Jev、ローカルOCR、選択的プランニングを活用し、デスクトップ環境でのタスク実行を支援します。
このツールはZodとJevを統合し、リクエストボディのセマンティック検証を行います。意味ベースのチェックを調整済みの確率に変換することで、アプリケーションコード内でしきい値に基づいた論理処理が可能になります。
jev-hubは、TypeSafe AIのシステム1モデルであるJevに関する長文記事やデモ動画を集約したキュレーションリポジトリです。コミュニティで共有されたJevに関連する議論や視覚的な資料を、一箇所で効率的に閲覧できるように整理されたリストを提供しています。
このTypeSafe AIガイドは、LLMが生成した引用の正確性を検証するための体系的な手法を解説しています。AIを活用したリサーチにおいて、参照元が実在し、適切に帰属されていることを確認するための重要なワークフローを提供します。
TypeSafe AIの公式ポータルサイトです。会社概要や製品情報を提供しており、今後のサービス展開に関する最新情報を受け取るための待機リストへの登録が可能です。

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorVoice-driven semantic auto-advance for Slidev, powered by Cloudflare Agents and TypeSafe AI Jev.
このリポジトリは、サポートルーティングから3D運転シミュレーションまでの実験を収録しています。構造化されたセンサーデータを入力として、操舵、ブレーキ、追い越しといった型安全な運転判断を生成する仕組みを実証しています。
Jackalopeは、エージェントベースのコーディング用デスクトップGUIであり、ローカルエージェント間でタスクを調整します。Jevを活用してタスクごとに最適なエージェントを選択し、基本的なコードレビューやプロジェクトのコンテキスト提供を行います。
このリポジトリは、TypeSafe AIのJev APIと連携するための非公式Go SDKを提供します。Goアプリケーション内でJevベースの機能を実装するための開発者向けツールとして機能します。
このmacOS用ユーティリティは、人工知能を統合してユーザーの意図を予測することで、ウィンドウ切り替えの仕組みを再構築します。デスクトップ操作の新しいアプローチを提示していますが、予測精度の具体的な性能指標は独立した検証を受けていません。
Practical, tested recipes for TypeSafe's Jev decision model on OpenRouter: support triage, database indexing, file organizing, tagging, taxonomies, dedupe, PII detection, extraction, search re-ranking and a browser agent.
このプロジェクトは、Jevを活用したセマンティックブラウザインターフェースを実証しています。Jevベースのエージェント対話を通じてウェブコンテンツをナビゲートするためのフレームワークを提供し、意図に基づいたブラウジング体験に焦点を当てています。
Hand the browser work off: an MCP server where a decision model drives the page for your agent, so a flow costs one tool call instead of a turn per click. Ref-based element tables, code-checked assertions, zero-model macro replay. Speaks CDP to your Chrome.
A tool that analyzes WeChat threads for emotion, intent, and reply quality.
Single-agent Pi coding coprocessor with Jev semantic gates, baseline-to-current diff review, and append-only observability telemetry.

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 sponsorA community post explaining Jev's role in improving agent efficiency and cost-effectiveness.
OpenJevは、SiliconLabAIによる研究目的のJevクラス意思決定モデル開発プロジェクトです。このリソースは、自律的な意思決定システムのアーキテクチャを探求するためのオープンソースの基盤を提供することを目的としています。
PiJev: a terminal coding agent with Jev in the loop — Jev ranks the repository's files before the first call, picks skills and triages failures; your coding model writes the code. Built on Pi.
このリポジトリは、10つ星の基準を満たすツールを厳選して紹介しています。各ツールに関する実践的なレビューとデータ送信先の記録を提供し、ユーザーがツールの外部システムとの通信動作を理解できるように支援します。
Official TypeSafe reference: API reference.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorCyber-Breach: The Jev Protocol - A tactical cyberpunk arena combat game powered by TypeSafe AI Jev System One decision model.
See what Jev thinks about your SaaS website — powered by ReplyNodes web context and Vercel AI Gateway.
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。
このプロジェクトは、AIエージェントのツール呼び出しに対する実行時の認可とガードレールを提供します。OpenRouter経由で決定論的なポリシーとTypeSafe Jevを統合し、エージェントの対話を安全に管理します。
.NET 10とReact 19で構築されたチケットトリアージシステムです。TypeSafe Jevを活用し、受信したサポートリクエストに対して構造化されたAI駆動のルーティングを実装する方法を提示しています。
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsor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。
このツールは、平易な言語での説明を使用して、ステージングするGitの変更を選択できるようにします。自然言語処理を通じてバージョン管理の操作を自動化するワークフローを実証しています。
本プロジェクトは、Jev環境向けの151M非自己回帰型決定エンジンを紹介します。作成者は、LocalLLaMAの型付き決定ベンチマークにおいて、既存のTypeSafe JevやLayaの実装と比較して、特定の精度とキャリブレーション指標を達成したと主張しています。
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。
このTypeSafe AIリファレンスは、階層的分類システムの構築方法を解説しています。複雑な情報を多段階のラベルに分類する際、モデルの精度を向上させるためのデータ分類体系の構成手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 sponsorA community post outlines a guide for constructing a high-speed agent brain using Jev.
Three composable judgment pipelines on TypeSafe's Jev: support-ticket triage, observability alert triage, and a deploy-risk gate.
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TypeSafe AI公式ガイドは、事前解析済みの入力から構造化データを抽出する手法を解説しています。TypeSafeワークフロー内で複雑な情報を処理する際、信頼性を向上させるための標準化された手法を開発者に提供します。
このプロジェクトは、LlamaIndexのリランカーとルーターをTypeSafe Jevで強化する手法を実証しています。型安全なスコアと選択肢を活用することで、LLM-as-judgeよりもコスト効率の高い意思決定プロセスを構築することを目指しています。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorこのツールは、TypeSafe Jevを操作するための軽量で依存関係のないコマンドラインインターフェースを提供します。開発者がターミナル環境から直接Jevのワークフローを統合するためのユーティリティとして機能します。
このプラグインはClaude Code等と統合し、Jev意思決定モデルとOpenRouterの価格設定に基づいてAIモデルを選択します。タスクごとに知能、速度、コストのバランスを最適化することを目指しています。
spendbrakeは、AIエージェントの支出を管理するためのツールです。TypeSafe Jevを活用し、エージェントの操作を継続、モデルのダウングレード、または停止させることで予算を制御する方法を実証しています。
この実験は、個人の膨大な執筆アーカイブを処理するためにJevを適用した事例を示しています。著者は、このツールが自身の全著作を1秒未満でレビューしたと報告しています。
TypeSafe structured-output provider for RubyLLM 2.
この公式TypeScriptおよびJavaScriptクライアントは、Jev統合のための推論された応答型を提供します。標準化されたSDKアプローチを使用して、Webアプリケーション内で型安全な通信パターンを実装する方法を実証しています。
このツールは、omp環境におけるJevスコアを用いたコンテキスト削減手法を実証するものです。TypeSafeまたはOpenRouterプラットフォーム全体でデータフローを管理し、AIエージェントのコンテキスト利用を最適化する仕組みを提供します。
One AI trade decision every Monad block. Jev on Kuru MON-USDC.
Visual-Jevは、視覚コンテンツのテキスト記述ではなく、画像そのものに基づいて意思決定を行う研究プロジェクトです。このプロジェクトは、視覚情報を直接解釈するシステムの構築を実証し、自動化された視覚的推論の可能性を探求しています。
この公式ドキュメントは、TypeSafe Python SDKのリファレンス資料を提供します。開発者がPythonベースのプロジェクトにTypeSafe AI機能を統合するために必要なメソッドと設定方法を概説しています。

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このサイバーパンク風ゲームは、TypeSafe Jevを活用して緊迫した国境検問のやり取りをシミュレートします。プレイヤーは対話の選択肢を駆使して警備員を欺き、デジタル領収書を検査しながら物語を進める必要があります。
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。
このハイブリッドブラウザハーネスは、LLMを使用してユーザーの目標を検証可能なサブタスクに分解します。Jevが特定のアクションとDOM要素を選択し、Playwrightがそれを実行することでWeb操作を自動化します。
An awesome collection of Jev use cases, workflows, and agent skills.
このツールは、zshシェル履歴にJevベースのランキングを統合します。TypeSafe AIを活用して、ユーザーのコンテキストと関連性に基づいてコマンド履歴の優先順位を付け、Fishスタイルの自動提案を実現する方法を実証しています。

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorOpenTelemetry Collector connector that uses Jev to assess metric metadata and apply retention policies before export.
Leonardo Bissoli氏によるこのリソースは、Jevを用いた構造化された意思決定プロセスを解説しています。動画と参考文献を通じて、Jevを活用して複雑な論理ワークフローを体系的に整理し、実行する方法を実用的な視点から示しています。
このプロジェクトは、TypeSafe AIプラットフォームとの統合を可能にする.NET SDKを提供します。開発者はこのツールを使用して、標準的な.NET開発環境からTypeSafeエコシステムと連携し、機能を実装することができます。

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、Jevモデルをテストするためのサンドボックス環境を提供します。開発者が型安全なフレームワーク内でモデルの挙動や相互作用を検証できる、実験的なAIワークフローのためのプレイグラウンドとして機能します。
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。
ブラウザベースのこのシミュレーションでは、Jev意思決定モデルによって制御される2D自動運転車が紹介されています。このプロジェクトは、仮想環境内でのリアルタイムな経路探索やナビゲーションロジックの管理方法を実証しています。
このリポジトリは、Jev環境の実行パフォーマンスを最適化するためのツールを提供します。処理能力を向上させることを目的とした特定の構成を提示していますが、ユーザーは自身の本番環境でこれらのパフォーマンス向上を独自に検証する必要があります。
このプロジェクトは、TypeSafe Jevエージェントがチームメイトとして参加する協力型プラットフォームシューティングゲームです。高速なゲーム環境に自律型AIエージェントを統合し、プレイヤーとAIによる協力的なゲームプレイのダイナミクスを実験的に示しています。

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 sponsoraffectusとVercel AI Gatewayを活用し、JevとLLMの判定結果を並べて比較するデモです。同一の入力に対して、感情変動値の差異や応答速度を同一画面上で確認し、両者の挙動を視覚的に分析できます。
この公式リファレンスドキュメントは、TypeSafe AIの多様な実用的応用例を概説しています。ユーザーが多様な運用環境や技術ワークフローの中でこれらのシステムをどのように実装・統合できるかを理解するための基礎的なガイドとして機能します。