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.
Jev-Tradesは、TypeSafe AIのJevシステムワンモデルを活用したトレーディングボットです。このプロジェクトは、初期段階のJevモデルロジックを自動化された市場取引ワークフローに統合する方法を実証しています。
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。
vonは、TypeSafe Jevのローカルかつ非自己回帰的な代替として設計されたオープンソースのシステムワン意思決定モデルです。開発者は、意思決定タスクにおいて15ミリ秒未満の推論速度を実現すると主張しています。
On-device iPhone visual decision tool using MLX and Qwen3-VL direct option logits.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsor发明 RLHF 的人,这次做了个不会说话的模型:Jev 独立研究报告。52 页 PDF + 50 条中文实测复现包 + 143 条可回溯数据表.
このターミナルインターフェースは、OpenAIとTypeSafe Jevを統合して回答を提供します。透明性の高い意思決定レポートを生成するワークフローを実証しており、ユーザーはシステムが出力した各回答の背後にある推論プロセスを確認できます。
Idiomatic Go SDK for the TypeSafe AI API.
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。
Hemant Kumar on his 151M ModernBERT reproduction: 0.83% adaptive calibration error, 3.0% of predictions flip when the option list is reversed, 35.6ms on CPU, with the failed use cases reported alongside the wins.
このChrome拡張機能は、Jevを活用して閲覧中のページが販売目的か、あるいは一次情報に基づく体験談かを判定します。Google検索結果に既存の判定やスニペットに基づく推定を表示し、信頼性が低い場合は未判定のままにすることで、コンテンツの性質を明確化します。
Chrome extension that re-ranks Google results with TypeSafe Jev and folds away sales pages and SEO filler.
このリソースは、PadFlowの土地開発データから派生した型決定ベンチマークを提供します。匿名化されたスキーマと、TypeSafe Jevのような信頼度調整済みモデルの構造化された意思決定タスクにおける性能をテストするためのランナーが含まれています。
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。
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。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsor本提案は、エージェントワークフローを最適化するためのカスタムJevスタイルモデルの実装を探求しています。著者は、これらの特化型モデルが自動化されたエージェントシステムにおける複雑な意思決定プロセスの計算コストを削減できる可能性があると示唆しています。
pi-jevは、Jevを活用してPiの対話機能を強化する拡張スイートです。選択的なコンテキスト圧縮やモデルルーティングの手法を実演しており、エージェント環境における情報フローの管理と処理の最適化を支援することを目的としています。
このコレクションは、Jevの意思決定ロジックによって駆動されるインタラクティブなボードゲームを紹介しています。従来のボードゲーム形式に自動化された意思決定システムを統合する実用的なデモンストレーションです。
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。
foremanは、コーディングエージェントを管理するためのエージェント監督ツールです。Jevベースの意思決定プロセスを活用し、開発ワークフロー中にエージェントが割り当てられたタスクに集中し、それを維持できるように支援します。

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorこのリポジトリは、Jevを活用したツール、統合、実験的プロジェクトの厳選リストを提供します。型安全な意思決定のためのTypeSafe AIのSystem Oneモデルを探索する開発者向けのディレクトリとして機能します。
この概念実証は、Jevの型付き決定とffmpegを統合し、低遅延の音声検閲を実現します。構造化された意思決定をリアルタイムのメディア処理ワークフローに適用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。
このプロジェクトは、並列Jev評価によって制御されるSnakeゲームの実装を示しています。ゲームの各ティックごとに1つのAPI呼び出しを使用して、ヘビの方向ロジックを管理する特定のアークテクチャパターンを実証しています。
ACME live support-call scoring demo with TypeSafe AI, Effect, SQLite, React, Vite, and Turborepo.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorScala 3 / ZIO client for the System One API: typed end-to-end, several questions per round-trip via NamedTuple.
Chess where both players are TypeSafe's Jev model: every move is a typed Choice decision.
A developer project for the agents shelf, using MCP tool for Codex instead of listing all options.
Semantic test matchers for Vitest and Jest, powered by TypeSafe's Jev model. Write expectations in plain English, get calibrated probabilities back.
このGitHubツールは、プルリクエストをマージする前にJevの承認を必須とすることで開発ワークフローを自動化します。Jevベースの検証を使用してリポジトリの品質基準を維持するコードレビューの仕組みを実証しています。

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 sponsorjev-modeは、型付き判断モデルを活用して反復的な意思決定タスクを最適化します。開発者は、標準的なコーディングエージェントと比較してトークン消費量と入力作業負荷を大幅に削減し、分類やルーティングの精度が向上したと報告しています。
このプロジェクトは、自動取引戦略におけるJevの活用例を示しています。NQ L10オーダーブックデータを使用して売買やホールドの判断をバックテストし、シミュレーションされた市場環境下でのモデルのパフォーマンスを評価するフレームワークを提供します。
このツールはJevを活用し、カスタムルールセットに基づいてマークダウンファイルを評価します。コンテンツの品質違反を特定してスコアを出力することで、自動化エージェントがフィードバックに基づいた修正を行えるように設計されています。
このツールは、AIコーディングエージェント向けのリアルタイムファイアウォールを提供します。決定論的なルールとJevベースの検証を使用してエージェントのツール呼び出しを傍受し、アクションの許可、ブロック、または手動承認の判断を行います。
この実験的なプロトコルは、Jevアダプターを使用して型付きの選択肢を通じて証拠を評価します。アプリケーションコードが権限を検証し、構造化された意思決定フレームワーク内でシミュレートされたデモアクションを実行する方法を示しています。

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 sponsorRust SDK for the TypeSafe AI API.
このツールは、決定論的なチェックとTypeSafe JEV System Oneのセマンティック分析を組み合わせ、APIの破壊的変更を特定します。OpenAPIドキュメントの文章内に隠れた不整合を検出し、APIの信頼性を向上させることを目的としています。
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。
TypeARは、自己回帰型LLM向けの型安全なトークン単位デコーディングエンジンです。Jevに触発されたこのプロジェクトは、生成プロセス中に構造的な制約を適用するための手法を実証しています。
jlinkは、平易な英語のマッチングルールを使用してデータレコードをリンクするためのツールです。Jev Noulペア判定を活用し、ローカルな候補ブロッキングとレコードリンクのための自動マッチング解決機能を提供します。
この単一ファイルの実装は、TypeSafe Jevと統合されたMastraエージェント向けの入力モデレーション機能を提供します。エージェントの対話をフィルタリングし、より安全で制御されたAI通信フローを実現するための合理化された手法を実証しています。
このRustライブラリは、TypeSafe System One APIと対話するための非公式な非同期クライアントを提供します。プラットフォームのバックエンドサービスと統合する際に、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。
このブラウザベースのプレイグラウンドは、TypeSafe AIの意思決定モデルであるJevを試すための環境を提供します。Vercel AI Gatewayを利用することで、Webブラウザ上で直接モデルの意思決定機能を実験・検証することが可能です。
このツールは、TypeSafe Jev環境内でインストール済みのスキルを推奨する機能を提供します。Python CLI、Codexスキル統合、およびバイリンガルドキュメントを備えており、ユーザーがスキルセットを効率的に管理できるよう支援します。
jev-router (skill). A developer project using Jev to select appropriate models for prompts in coding tasks.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorこのリポジトリは、システム分析のためにUnixスタイルのプリミティブを使用して構築された自動化クローラーを提供します。軽量で構成可能なツールを活用し、ターゲット環境全体でデータ収集と脆弱性発見を行うモジュール式のバグハンティング手法を実証しています。
このプロジェクトは、TypeSafe Jevを活用したエージェント型ブラウザランタイムを実証しています。JevモデルがAsideランタイムと統合され、Web環境内で選択、スコアリング、およびnoul操作を管理する方法を示しています。
TypeSafe'in Jev karar modeli gerçek bir online 2048 sitesinde oynuyor — hamle başına tek API çağrısı, tek anahtar.
ailerixは、Jevシステム向けの型安全なモデルルーターです。このツールは、受信したリクエストを型定義されたカタログルートに振り分けることで、システム運用の信頼性を向上させる手法を提示しています。
Wikipedia link races with direct Jev ranking and a live terminal display.

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。
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.
Skill for Hermes, and other agents, to ask typesafe's jev.
このTypeSafeリファレンスガイドは、AIモデルにおけるnoulsの自己整合性を探求します。自動化されたワークフローでこれらの特定のデータ型を処理する際、論理的な一貫性と構造的な完全性を維持するための技術的なドキュメントを提供します。
このブラウザベースのツールは、Noul、Choice、Scoreの入力を用いてSystem One APIリクエストを構築できます。ローカルモードとライブモードの両方に対応し、Python SDKコードを生成する機能を提供します。
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。
Practical guide: playground, Python and JS SDKs, raw HTTP, and the agent skill.
このGoクライアントライブラリは、TypeSafe AI System One API用のインターフェースを提供します。Langfuseのオプション計測機能が含まれており、開発者がJevベースのアプリケーションのやり取りを追跡および監視するのに役立ちます。
Use Jev (TypeSafe's System One model) as a calibrated reranker: one call, up to 30 documents, a probability per document. Apache-2.0.
Utilizing Jev, the RLCD-type model provided by TypeSafe AI, to independently and cheaply judge agentic coding sessions.
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 sponsorSystem-architecture skill for TypeSafe AI Jev/System One — find fuzzy semantic judgment and turn it into small Choice/Score/Noul primitives.
A Chrome extension that covers distracting YouTube videos with Jev. Show anyway whenever you want.
A verified, community-maintained catalog of 485 open-source projects built with Jev.
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.
A developer project focused on bug-bounty chain tools, with Jev gating each step in the process.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorJEV picks which stream idea becomes the live MVP. TypeSafe System One decision board.
このツールはJevを使用した五目並べの実装を実証しています。ローカル戦術分析により225通りの候補を約40手に絞り込み、その中から階層化されたオプションに基づいてJevが最適な一手を選択する仕組みです。
Cost-optimized OpenRouter model router using TypeSafe's Jev, with a live full-catalog scorer instead of a hardcoded model list.
この公式TypeSafe AIリソースは、機械学習の概念に関する基礎的な概要を提供します。TypeSafeエコシステムにおける人工知能の基本原則や用語を学びたい初心者にとって、理解を深めるための入門ガイドとして機能します。
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。
Local A-share technical analysis using Jev Choice and Noul questions to assess direction and volatility across two horizons, with evidence for Buy/Hold/Sell assessments and no order execution.
このRustライブラリは、AIサービス向けの型安全なクライアントを提供し、非同期およびブロッキングバックエンドの両方をサポートします。AI駆動型アプリケーションの対話の信頼性を向上させるための、観測可能なリトライメカニズムの実装方法を提示しています。
このツールは、コード変更のリスクを評価するCLIおよびGitHub Actionを提供します。決定論的ルールとTypeSafe Jevを活用し、マージ前に適切なチェックやレビュアーを推奨する仕組みを実証しています。