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.
Jev4Melleaは、JevとMelleaフレームワークを統合するためのアダプターを提供します。このツールは両システム間の相互運用性をサポートし、開発者が統合された技術環境内でワークフローとデータ構造を円滑に連携させることを可能にします。
mimicryは、AIが作成したドラフトをユーザー自身の声に合わせて書き直すためのツールです。TypeSafeフィードバックループを活用することで、テキストの推敲プロセスにおいて一貫性を保ち、制御を維持できるように設計されています。

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 sponsorJob Risk Analyzerは、職業のリスクを評価するためのCLIおよびREST APIツールです。Jevを活用して、特定の職業がAIによる雇用削減の影響をどの程度受けるか、またその職業の回復力がどの程度あるかをスコアリングします。
この概要では、Jevの基本機能を探り、現在そのエコシステム内で構築されている様々なプロジェクトを紹介します。開発者がこのフレームワークを活用して、どのように多様なエージェントベースのアプリケーションを構築しているかを示しています。
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。
このリポジトリは、TypeSafe AI System One APIと連携する監視付きMintクライアントを提供します。MintベースのプロジェクトにTypeSafe AIの機能を統合したい開発者にとって、実用的な実装例となります。
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。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
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。
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。
このレポートは、Jevビルドの最初の1週間に公開された全データを詳細にまとめています。リポジトリのメタデータ、ビルド時間、コスト指標を集計しており、初期のプラットフォーム利用状況や開発パターンを調査するための研究資料として活用できます。
s1sは、開発者がコードベースをナビゲートおよび追跡するための検索ツールです。TypeSafeの判断とリポジトリの証拠を活用し、複雑なプロジェクト構造やコード間の関係を理解する手助けをします。
このプロジェクトは、TypeSafe Jevを使用してCVSSスコアリングを自動化する方法を実証しています。脆弱性の説明を解析し、入力データに基づいて標準化された深刻度スコアを生成するための構造化されたアプローチを提供します。

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本リファレンスは、AIシステムにおける複合スコアリングパターンを解説しています。複数の評価指標を集約して単一のスコアを算出することで、意思決定の精度とモデルの信頼性を向上させる手法を示しています。
本プロジェクトは、JEVモデルを古典的なゲームであるテトリスに適用した実装例です。構造化されたゲーム環境において、モデルがリアルタイムの意思決定や空間的な論理をどのように処理するかを検証するための実験的なデモンストレーションとなっています。
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.
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。
A community post explaining Jev as an AI for decision-making, faster and cheaper than frontier LLMs.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorLet Jev (TypeSafeAI) solve 2048.
このプロジェクトは、Claude Code向けの6つのフックゲートを提供し、ルール違反や範囲外の編集、未完了の要求を特定します。Jevが固定チェックリストと証拠に基づいてエージェントの出力を評価する検証ワークフローを実証しています。
Semantic SQL for Postgres, powered by Jev.
TipTourは、macOS向けのオープンソースAI駆動型ポインター補助ツールです。JevまたはGemini Liveを活用し、ローカル処理を通じてカーソルを制御する仕組みを実証しており、デスクトップ操作の新しい可能性を提示しています。
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。

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。
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。
Community Go SDK for TypeSafe AI Jev / System One.
このSDKは、PHP開発者がJevをアプリケーションに統合するためのツールです。テキストや型付きの質問を送信し、信頼度スコア付きの回答を取得できます。PSR-18クライアントおよびLaravelの各バージョンに対応しています。
Neovim popup for jev-lens verdicts: do I need to look, which files, and strip the debris.
本リソースは、意思決定のためのAIネイティブシステムとしてのJevを紹介します。単なるテキスト生成を超えて、可能な結果を定義し、その中から最適な経路をプログラムで選択することで、自律的な運用を実現する方法を実証しています。
この開発者プロジェクトは、macOS向けの音声制御実装を実証しています。Jevを代替オプションとして活用し、音声認識コマンド処理の柔軟性を高める仕組みを提示しています。
A decision cache for TypeSafe Jev-class models — memoize decisions so repeats are free, deterministic, and shareable. One 2 MB binary.
Janusは、意思決定タスクのためのキャリブレーションおよび信頼度ベースのルーティングシステムを実証しています。Banking77データセットで80.2%の精度を達成したと報告されており、開発者は500件の決定あたり0.103ドルのコスト効率を主張しています。
A tool for evaluating coding sessions by analyzing each turn.

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Chrome拡張機能は、Jevを活用してXの投稿のトーンや感情を分析します。ユーザーは投稿前にドラフト内容をチェックし、意図したコミュニケーションスタイルとメッセージが一致しているかを確認することができます。
Unofficial TypeSafe Jev showcase — System One decisions, not chat.
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。
harnessjudgeは、TypeSafe Jevを使用してエージェントのワークフローを評価するためのフレームワークです。エージェントの各ステップを成功、再試行、エスカレーション、停止のいずれかに体系的に分類し、実行フローを制御する手法を提示しています。
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。
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorAn awesome collection of Jev use cases, workflows, and agent skills.
zcode-jevは、コーディングエージェント向けの型付き判断レイヤーを提供します。製品要件定義書からデプロイまでのゲートウェイとして機能し、Jev対応開発のためのプロバイダー非依存なフレームワークを実現します。
Jev Socialは、ソーシャルメディアプラットフォーム上で制限されたブラウザ操作を実行する自動化された調査ツールを提示します。Instagram、TikTok、LinkedInから証拠を収集し、取得したデータに基づいて引用付きのレポートを作成します。
Pydantic AI capabilities made stronger with Jev: small runnable demos, one file each.
本リソースは、System One モデルの主要なプリミティブについて解説しています。ベンダーのワークフロー評価や価格設定構造の概要を提供しており、これらの特定の AI モデルアーキテクチャを調査するユーザー向けの入門ガイドとして機能します。
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このプロジェクトは、Jevがマインスイーパーをプレイする様子を実演しています。構造化されたグリッド環境において、モデルがリアルタイムのターン制意思決定プロセスをどのように処理するかを検証する実験的な試みです。
このリポジトリは、Claude Codeの機能をjevエコシステムと統合するためのプラグインを提供します。開発者がjev環境内で特定のClaudeベースのコード自動化ツールを活用し、エージェントワークフローを拡張するためのユーティリティとして機能します。
TypeScript CLI that finds code, docs, logs, and text by natural-language conditions using Jev Noul judgments, with probability thresholds, source lines, and cached results.
Curated Jev resources and runnable examples for typed AI decisions.
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。

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorTypeSafe Jev as a decision layer for the Pi coding agent: a measured tool-call gate plus jev_ask for typed, calibrated answers.
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。
Windows Codex Skill:通过 npx 或 Git 安装,安全配置 save-token-jev 的 PreCompact/SessionStart Hooks,并提供信任、原生压缩与旧内容隔离验证。
Unofficial Laravel integration for TypeSafe Jev AI with typed responses, async requests, scoped dependency injection, and testing fakes.
このリポジトリは、TypeSafeのjevフレームワークを活用したソフトウェアプロジェクトをまとめたディレクトリです。開発者がこの技術を使用して構築された実際の導入事例やコミュニティ主導のアプリケーションを探索するのに役立ちます。

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorこの公式リファレンスガイドでは、TypeSafe AI Python SDK の実装手順を解説しています。開発者がローカル環境でライブラリを統合し、構造化された AI インタラクションを実現するために必要な手順を提供します。
A simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.
Open replica of TypeSafe's Jev: typed calibrated decisions in one forward pass, on Gemma 4 E2B / Gemma 3 270M (Modal).
このツールは、AGENTS.mdの設定ファイルをJevベースのリンターに変換します。Jevアーキテクチャを活用して、開発プロセス中に定義された動作基準を強制し、エージェント構成を自動的に検証する方法を実証しています。
CLI and agent skill for TypeSafe System One (Jev): typed Choice, Score, and Noul judgments.
Cannyは、AIコーディングエージェントが証拠なしに作業完了を報告することを防ぐツールです。決定論的なフックと追記専用の台帳を活用して作業の妥当性を検証し、ランタイム依存関係なしで動作するように設計されています。
このリポジトリは、pi環境内でのJEV圧縮プロセスを高速化するために設計された拡張機能を提供します。データ管理タスクを最適化するための具体的な実装アプローチを示していますが、ユーザーは自身の本番環境でパフォーマンスの向上を独自に検証する必要があります。
このコミュニティ主導のプラットフォームは、110以上のAI活用事例、ゲーム、論理的課題を提供します。モバイル対応のインターフェースにより、ユーザーはプロンプトを編集し、A/B比較を行うことで、さまざまなモデルの出力を評価できます。
このプロジェクトは、Jevを使用してGrok BotがChromeブラウザを直接制御する仕組みを実証しています。制作者は、手動のクリック操作を自動化されたタスクに置き換えることで、ブラウザベースのワークフローの効率化が可能であると主張しています。
このツールは、音声対話におけるターン終了を検知する手法を提示しています。発話後のJevスコアを活用してユーザーの発話終了タイミングを判定し、対話型アバターシステムにおいてより自然な会話のやり取りを実現するための仕組みを解説しています。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorJev for Chrome: drives the tab you are looking at with TypeSafe Jev, a sub-second decision model. Community port of browser-use/jev-ultrafast, not affiliated with TypeSafe.
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。
A research project on GitHub uses Jev with Qwen3 models on an NVIDIA DGX Spark system.
TypeSafe Jev plays original Civilization II in a browser, with live action probabilities. Experimental full-game harness.
Measures how well TypeSafe's RLCD-Jev model spots real secret credentials in file snippets.

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による意思決定とVercelのagent-browserによる実行を組み合わせた自律型Webブラウジングエージェントを実証します。実際のWebサイトのナビゲーションと操作におけるパフォーマンスを評価するためのベンチマークが含まれています。
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。
このプロジェクトは、piコーディングエージェントの意思決定レイヤーとしてTypeSafe Jevを統合する方法を示しています。ソフトウェア開発タスクを自動化するために、構造化された静かな推論をエージェントフレームワークに適用する手法を探求します。
このプロジェクトは、リサーチ、コーディング、ライティングなどの専門エージェントに向けたタスクルーティングシステムを実証しています。TypeSafe Jevを活用し、様々な機能領域におけるエージェントのワークフローとタスクの割り当てを管理します。
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。