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.
Boring Tools Kitによるこの調査は、SEO監査の価格設定を分析しています。Jevトリアージを用いて技術的な修正やコンテンツの欠落を確率に基づいて優先順位付けし、検索パフォーマンスを向上させる手法を解説しています。
このプロジェクトは、Jevを使用してAIアシスタントの記憶をフィルタリングする方法を実証しています。単純な類似性ではなく関連性に基づいて情報を取得することで、状況に応じた対話の精度を向上させることに焦点を当てています。
この公式ドキュメントは、TypeSafe AIフレームワークにおける状態の概念を定義しています。複雑なAIの対話やシステムワークフロー全体で一貫性とコンテキストを維持するための、中核的な構成要素としての状態管理の仕組みを解説しています。
TypeSafe Jev for OTP: reply to Jev from a GenServer and pattern match on its answer.
このリポジトリは、意思決定モデルが専用のリランカーを上回ることができるかを評価します。14のデータセットを用いてTypeSafe JevとCohere Rerank 4、ZeroEntropy zerank-2、およびチャットモデルのベースラインを比較し、生のAPI応答とブートストラップ範囲を提供します。

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。
このリポジトリは、JEVが自然言語出力を生成するのを支援するツールを提供します。JEVベースのプロジェクトに通信機能を統合しようとしている開発者にとって、実用的な実装例となります。
Jev integrates with Netlify's AI Gateway for zero-configuration use.
The maze as JSON; Jev picks the turn at each junction in real time.
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。

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsor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。
A spatial reference explorer for creators. Local Jev query choices, metadata highlights and source-linked collections.
このMCPサーバーは、TypeSafe JevをClaude Codeに統合し、分類、スコアリング、バッチ処理のための構造化されたツールを提供します。このプロジェクトは、調整された判断機能を自動化されたエージェントワークフロー用の標準化された関数として公開する方法を示しています。
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。
agent-chaperoneは、AIエージェントのツール呼び出しと結果を前後でスクリーニングするセキュリティ層を提供します。このMCPプロキシとフックアダプターにより、エージェントや外部ツールが処理を行う前に、やり取りの内容を検証することが可能になります。
Does a TypeSafe Jev rerank beat embedding search? Graded relevance eval (9,831 pairs, 164 zh/en queries) over the Agent Skills Hub catalog, with the judge-circularity bias measured.
JEV Document Classification enables the rapid and cost-effective classification of text-based documents using AI, leveraging TypeSafe's "System One" model.
Grok skill: Jev as a judgment sensor in a builder-agent loop (priors × probabilities → next act).
このプロジェクトは、TypeSafe AIのJevモデルアーキテクチャを使用したチャットボットの実装例です。本来テキストを生成しないモデルに対して自己回帰的な手法を適用し、対話型インターフェースを実現するユニークなアプローチを提示しています。
rh-guardは、コーディングエージェント向けの報酬ハッキング検知メカニズムを提供します。構造的な拒否とTypeSafe Jev System Oneサイドカーを活用してClaude CodeやCursorのフックを監視し、自動化された開発タスク中に発生しうる報酬ハッキングの挙動を特定することを目指しています。
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 sponsorSnake auto-played by TypeSafe's Jev model: one System One choice per tick, legal moves and facts generated in code.
このプロジェクトは、TypeSafe Jev Noulの質問を用いたゼロショットスパムフィルタリングを調査します。従来のTF-IDFベースラインと比較し、テキストフィルタリングタスクにおける分類性能を評価する研究を提供します。
1,800-point thread debating whether typed decisions replace LLM calls for classification, routing, and scoring.
Ask a yes/no question of every function in a codebase. Ranked answers in seconds, for cents. Grep whose pattern is a question, powered by TypeSafe Jev.
このデモでは、Jevが時間の経過とともにユーザーの感情を追跡し、応答する方法を紹介します。構造化された状態管理を利用して、やり取りのトーンに基づいた一貫性のある気分プロファイルを維持する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 sponsorこのRust SDKは、TypeSafe AI System One APIと対話するための非同期およびブロッキングインターフェースを提供します。開発者がRustベースのアプリケーションにTypeSafe AIの機能を直接統合するためのツールとして機能します。
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。
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。
このプロジェクトは、ローカルの大規模言語モデルを使用してJevワークフローを実行する可能性を探求します。ユーザーが自身のハードウェア上でJevアーキテクチャをプライベートかつオフラインで実装し、実験するためのフレームワークを提供します。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorこのHaskell DSLは、Jev判断モデルのためのエージェントファーストなフレームワークを提供します。型付きパケットと推論された型を実装し、エージェントのワークフロー内で一貫したラベル付けと構造化されたデータ処理を実現する方法を実証しています。
SIEGEは、多数のエージェントによる攻撃を防御するための型安全なアクションゲートシステムです。このプロジェクトは、侵害の試みから学習する防御ループアーキテクチャを実証し、W&B Weaveを用いて評価を行います。
An experimental Snake environment where the game engine owns deterministic rules and TypeSafe AI's Jev makes the movement decision from structured state on every tick.
このリポジトリは、日本の2026年度共通テストを用いたJev、luna-none、luna-lowモデルの比較用静的ダッシュボードです。標準化された学力試験問題に対して、これらのAIモデルがどのように機能するかを評価するための実験的なベンチマークとして提供されています。
このツールはHermes Agent向けのTypeSafeスキルルーティングを提供し、モデル呼び出し前に適切なスキルを特定します。標準ライブラリのみを使用することで、エージェントの効率化と不要な処理コストの削減を目指しています。
このプロジェクトは、TypeSafe System One APIと対話するためのRustベースのクライアント実装を提供します。RustアプリケーションにJev機能を直接統合したい開発者向けの基礎的なツールとして機能します。

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsor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。
A GitHub project implements a web search tool where Jev selects sources for plain-language queries.
Jev-compatible System 开源Jev.
OpenJev: an independent Jev-inspired System One decision API based on TypeSafe.ai concepts. Choice, score and noul primitives, local mock server, Python and TypeScript SDKs. Real inference planned; not affiliated with TypeSafe AI.
このプロジェクトは、Neo4jグラフデータベースをナビゲートするために設計されたTypesafe.ai System Oneモデルを実証しています。分類器を使用して隣接関係を分析し、Jevベースのグラフ探索と意思決定プロセスに向けた構造化されたアプローチを提供します。
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorこの研究資料は、Jevとシステム1モデルの統合を探求しています。理論的枠組みと概念的な応用に関する構造化された概要を提供し、高度なAIアーキテクチャや意思決定プロセスを研究する人々のための継続的な教育リソースとして機能します。
Async LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.
Non-Autoregressive AI Agent Decision Model. Open-source SOTA alternative to TypeSafe Jev. O(1) Tool Routing & DOM Automation on Qwen3.5-2B .
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。
jevcalは、TypeSafe Jev意思決定モデルのキャリブレーションと閾値設定を行うためのフレームワークです。LLMティーチャーを用いてモデルのドリフトをチェックし、手動での閾値設定に頼らずにモデルの信頼性を向上させる手法を提示しています。
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。