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。
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
このブラウザ拡張機能は、Jevを活用してオンライン記事を分析・分類します。ウェブメディアにおけるニュースのフレーミング、コンテンツのトピック、および感情的な言葉遣いを自動的に識別する仕組みを実証しています。
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
サポーターを探索このツールは、約100種類のペルソナに対してソーシャルメディアのフックを評価し、リアルタイムに近いスコアリングを提供します。多様な視聴者層に向けたコンテンツの有効性を検証する手法を示しています。
JevRouterは、モデル、ツール、サブエージェントを管理するための軽量フレームワークを提供します。このプロジェクトは、Jevベースのシステム内でのタスク委任を効率化するために設計されたルーティングアーキテクチャを実証しており、モジュール式エージェントオーケストレーションのための構造化されたアプローチを提示しています。
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。
DiffJuryは、公開されているプルリクエストを分析し、マージの安全性を判断するツールです。開発者は、Jevの機能を活用してコードレビューを自動化し、統合前に潜在的な問題を特定できると主張しています。
JEVLAB ARTJev Siftは、エージェントベースの分類と選択的読書のための開発者向けツールです。エージェントプラグインとMCPツールを活用し、情報ストリームを効率的にフィルタリングおよび整理する手法を提示しています。
jevchatは、ユーザーが入力した質問に応答するように設計された研究用チャットボットプロジェクトです。このリポジトリは、より広範な言語処理ツールコレクションにおける対話型インタラクションパターンの機能的なデモンストレーションとして機能します。
このプロジェクトは、大規模言語モデルを使用せずにJevで構築されたチャットボットを紹介します。ウェブ検索、Wikipedia、天気予報などの外部ツールを直接統合することで、即座に応答を生成する仕組みを実証しています。
このコミュニティリソースは、エージェントのコンテキスト管理を最適化するプラグインを紹介しています。不要なデータを分析・削除して効率を維持する方法を示しており、エージェントベースのシステムを扱う開発者に実用的なアプローチを提供します。
このプラグインは、TypeSafe Jev System Oneの意思決定ツールをHermes Agentフレームワークに統合します。エージェントの意思決定をチェック、ルーティング、スコアリング、評価するための機能を提供し、システム内の論理的な正確性と信頼性の向上を支援します。
このリソースは、並列質問、再ランク付け、ガードレールなど、一般的なAIワークフローの再現可能なレシピを提供します。引用チェック、データ抽出、階層的分類の実装パターンを示し、開発者がより堅牢で構造化されたAIアプリケーションを構築するのを支援します。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
サポーターを探索
JEVLAB ARTこのプロジェクトはJevのオープンソース代替案であり、オープンウェイトLLMを使用して型付けされた調整済みの意思決定を可能にします。Hugging FaceとvLLMの統合により、単一のフォワードパスでこれらの出力を生成する方法を実証しています。
日本郵便のKEN_ALLデータを活用し、Jevによる住所のあいまい一致性能を検証するプロジェクトです。AI SDK経由でJevを利用し、住所データの正規化や照合においてどの程度の実用性があるかを実験的に示しています。
このプロジェクトは、JevとSymfony AIを使用して公共のサポートリクエストを自動分類する方法を実演します。Symfonyコンポーネントを活用し、意図、緊急度、バグ報告を分類するための非同期処理、レート制限、リアルタイムダッシュボード更新の実装を学習できます。
このプロジェクトは、12人のメンバーからなる遊び心のあるTypeSafe AI評議会を提示します。ユーザーはアニメーション化された投票プロセスを観察し、各評決に至った決定の根拠を詳細に検証することができます。
このデモンストレーションでは、OmarchyLinux環境でJevがConnect Fourをプレイする様子を紹介しています。ゲームロジック実行のための構造化された状態管理と、リアルタイムの意思決定ループの統合を実証しています。

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.
サポーターを探索このプロジェクトは、オープンソースの言語モデルを分類器やJevエンドポイントに変換するためのツールを提供します。開発者が複雑なインフラを必要とせずに、既存のモデルアーキテクチャを活用して意思決定機能を実装するための効率的な手法を実証しています。
このTypeSafe AIリファレンスガイドは、大規模言語モデルにガードレールを実装するための基本的な戦略を概説しています。モデルの出力を管理し、デプロイ時の潜在的なリスクを軽減するための安全境界の設定方法を解説しています。
このツールは、プレゼンター向けの動的なテレプロンプターとして機能します。Jev Scoreの質問を使用して、各トピックがプレゼンテーション中に適切にカバーされたかどうかをリアルタイムで追跡および確認します。
このプロジェクトは、Jevを使用して企業ウェブサイトから求人情報を自動的にクロールする方法を実演しています。作成者は、この手法が従来のLLMベースの検索よりも効率的に採用ページを監視できると主張しています。
このTypeScriptユーティリティは、ルーブリックからスコアキーを抽出する型エイリアスを定義します。固定長タプルからインデックスを推論する方法や、その他の基準構造に対して数値型を返す仕組みを解説しています。

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
サポーターを探索このリポジトリは、typesafe.aiのドキュメントをMarkdown形式でアーカイブしたものです。System OneモデルとJevに関する技術的な詳細や、開発者向けのSDK使用ガイドを提供しています。
JEVLAB ARTこのリポジトリは、Jevエコシステムのためのキュレーションディレクトリです。オープンソースプロジェクトを体系的に整理し、平易な言語によるプロジェクト解説とGitHubメタデータの自動同期を通じて、コミュニティによるプロジェクト発見を支援します。
このプロジェクトは、Jevを使用して500通のメールを3.5セントで分類する様子を紹介しています。作成者は、このワークフローが大量の分類タスクを低コストかつ効率的に処理できるプラットフォームの能力を実証していると述べています。
POST /v1/systemoneエンドポイントの技術仕様を定義する公式リファレンスです。開発者がTypeSafe AIシステムと連携するためのリクエストおよびレスポンスの構造と、通信に必要なデータ形式を解説しています。
このプロジェクトはTypeSafe Jevを活用したシステムワンの意思決定とランキングのフレームワークを実装しています。型安全な環境下での検証ツールや、Hermesベースのエージェント対話のためのオプトインゲート機能を提供します。
A Chrome extension that gives you full control over your browser. Open tabs, fill forms, research topics, automate tasks — all inside Chrome.
サポーターを探索このリポジトリは、TypeScript SDKを使用してJevをプロジェクトに統合しようとする開発者向けの入門ガイドです。Bun環境でTypeSafe AIコンポーネントを使い始めるために必要な基本的なセットアップ手順を示しています。
このmacOS向けツールは、クリップボードの内容に応じて適切なアクションを自動的に提案する仕組みを実演しています。特定のデータ形式に基づいたショートカットを提供することで、日常的な作業の効率化を支援します。
このプロジェクトは、Jevを使用してユーザーのクエリに適したソースを選択するウェブ検索ツールを実装しています。MCP準拠の検索ワークフローにJevを統合し、自然言語で情報を取得する方法を実証しています。
このディレクトリは、TypeSafe Jevエコシステムのためのコミュニティ主導型ハブです。System Oneモデルを活用して構造化された意思決定を行う公式SDK、エージェントベースのデモ、および多様な実験的プロジェクトを網羅しています。
このTypeSafe AI公式リファレンスは、構造リカバリの手法を解説しています。非構造化モデルの出力を、後続のアプリケーション統合に適した一貫性のある機械可読データ構造へと確実に解析・整形する方法を実証しています。
Superlog is an AI SRE agent that investigates Sentry and Datadog alerts, filters noise, and opens pull requests from Slack.
サポーターを探索
JEVLAB ARTこの実験では、Jevがチェスの対局中に合法的な手を指す様子を紹介しています。作成者は、Jevのパフォーマンスを既存の推論モデルと比較し、ゲームのルール内での意思決定能力を検証しています。
Instinctは、Jevを活用したインターフェース選択の仕組みを実証しています。ユーザーが自然言語でユースケースを記述すると、システムはコードを生成するのではなく、あらかじめ用意されたカタログから最適なUIコンポーネントを自動的に選択します。
JevPromptCoachは、コーディングエージェントへのプロンプトを評価するClaude Codeプラグインです。TypeSafeのJevモデルを活用してプロンプトの習慣を追跡し、遅延を追加することなく、ユーザーのプロンプト品質の向上をサポートすることを目指しています。
このDuckDB拡張機能は、Jevを使用してCSV、Parquet、およびデータベーステーブル内の行を分類します。開発者は、1,000行あたり約10秒の処理速度を達成したと報告しています。
このツールは、YAMLコーディング標準に基づいてgit diffを自動監査します。Jevモデルを活用し、コマンドラインインターフェースやAIエージェントのワークフローを通じて一貫性チェックを提供します。
pytest-jevは、TypeSafeのJevを使用してLLMの出力を評価するpytest用のセマンティックアサーションツールです。正確なテキストの一致ではなく意味に基づいたテストを可能にし、従来のLLMベースの判定よりも高速かつ安価な確率的判定を提供します。
このプロジェクトは、TypeSafe AIを活用した3Dチェスゲームを実装しています。ユーザーはAI対AIの対局を観戦したり、複数の難易度で対戦したりすることが可能で、Jevベースのロジックを空間ゲーム環境に統合する手法を示しています。
このコミュニティリファレンスは、Jevが有害なコンテンツをどのように認識するかを探求しています。否定的な感情に対するシステムの反応を垣間見ることができますが、詳細な分析や分類手法に関する技術的な解説は限定的です。
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。
jevsqlは、TypeSafe Jevを活用してSQLクエリに自然言語述語を統合します。このツールを使用すると、データベースの行を意味に基づいてフィルタリング、ランク付け、分類が可能になり、バッチ処理、キャッシュ、コスト管理機能も備えています。

One system for commercial operations. AI automation for order processing, quote-to-cash, and the work behind the work, built around your rules and approvals.
サポーターを探索このツールはJevモデルを活用し、受信したテキストメッセージから詐欺の疑いがあるものをフィルタリングします。TypeSafe AI技術を応用して、モバイル通信のセキュリティを向上させる実用的なデモンストレーションです。
この公式リファレンスドキュメントは、TypeSafe AIが提供するクライアントSDKの包括的な概要を提供します。開発者がサポートされているプログラミング言語を使用して、TypeSafe AIの機能を自身のアプリケーションに統合する方法を学ぶための基本的なリソースです。
このリポジトリは、TypeSafe AI機能をSymfonyフレームワークに統合するためのブリッジを提供します。開発者が既存のSymfonyベースのWebアプリケーション内で、構造化されたAIインタラクションを実装するためのツールとして機能します。
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。
このプロジェクトは、World of Warcraft向けのガイド主導型エージェントを紹介しています。開発者は、このシステムが長時間稼働するにつれてゲーム内のコストを削減し、最適化するように設計されていると主張しています。

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
サポーターを探索このエージェントプラグインは、Jevを活用してセッション圧縮の最適なタイミングを判断します。コンテキスト管理の効率化を目的としており、セッションデータを統合すべきタイミングについて自動化されたガイダンスを提供します。
このGitHub Actionは、自動化されたエージェント主導のコード修正フレームワークを提供します。統合されたチェック、AIベースのレビュープロセス、およびTypeSafe Jev検証を使用して、反復的な改善作業を制御するワークフローを実証しています。
このプロジェクトは、ニュース記事を分析し、ブランドに関連するコンテンツを提案する自動化システムを実証しています。開発者は、このツールがメディアの機会を特定するための効率的かつ低コストな手法であると主張しています。
このリソースでは、構造化された出力と信頼度スコアを活用して自然言語を処理するJevシステムについて解説しています。従来の大規模言語モデルとは異なる動作原理を持ち、開発者にとっての運用上のトレードオフを明らかにしています。
このリポジトリは、Jevに関連するリソースと実行可能なサンプルをまとめたキュレーションリストです。型安全なAI意思決定プロセスを実装するための実用的なガイドとして活用できます。

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
サポーターを探索jev-edgeは、NginxおよびOpenResty向けのトラフィックエッジにおけるプロンプトインジェクションおよび不正利用防止ツールです。TypeSafe Jevを用いてリクエストを評価し、フェイルオープン設計、リクエストキャッシュ、および実行時の設定変更機能を備えています。
このプロジェクトは、プルリクエストをレビューするための自律型エージェントを提供します。Jevベースの開発環境において、型付けされた意思決定、調整された承認ゲート、および信頼できる所有者へのエスカレーションプロトコルを活用し、コードレビューのワークフローを効率化します。
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。
JEVLAB ARTこのプロジェクトは、ブラウザベースのタスクを実行する際のJevの迅速な応答能力を実証しています。開発者によると、このエージェントは標準的なテストシナリオにおいて約100ミリ秒で意思決定を行うとされています。
このプロジェクトは、Jevを使用してSlackエージェントのスキルとツールの分類を高速化する方法を実証しています。作成者は、この実装により自動化されたタスクの応答時間が大幅に短縮されたと主張しています。
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サポーターを探索このリポジトリは、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Next.jsプロジェクトは、6つのインタラクティブなデモを通じてTypeSafeのSystem Oneモデルを紹介します。ユーザーは自身のAPIキーを使用して、並列Noul判断やChoiceベースの引用チェックを試し、Jevの出力をGeminiやClaudeと比較検証できます。
このポッドキャストセグメントでは、ジェボンズのパラドックスとTypeSafe AIの資金調達モデルの概念的な関連性を探ります。現代の人工知能プロジェクトの開発と持続可能性に、これらの経済原則がどのように関連しているかの概要を説明しています。
このプラグインは、Jev System OneアーキテクチャをQuantumNous new-apiと統合します。ネイティブのv1/systemoneエンドポイントをサポートし、同期評価プロセスおよびAIタスクのトークン課金機能を可能にします。
このプロジェクトは、Jevをアプリケーションインターフェースに統合し、スマートな自動入力機能を提供します。自動化された提案を実装することで、ユーザーのデータ入力プロセスを効率化し、デジタルフォーム内での操作性を向上させ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.
サポーターを探索このコミュニティ主導のGo SDKは、TypeSafe AI JevおよびSystem Oneアーキテクチャと対話するためのツールを提供します。開発者がJevベースのワークフローをGoアプリケーションに直接統合するためのプログラミングインターフェースとして機能します。
このインターフェースは、TypeSafe AIにおける分類結果を処理するための構造を定義します。選択されたラベル、関連する信頼度スコア、およびすべての可能な選択肢に対する確率マップにアクセスするための標準化された方法を提供します。
JEVLAB ARTこのプロジェクトは、TypeSafe JevとMobile MCPを統合し、Androidデバイス上で構造化された制御ループを実現する方法を示しています。モバイル環境において、応答性の高いエージェントベースのインタラクションを実装するためのフレームワークを提供します。
Underdog AIは、Woofモデル専用の推論エンジンHuskyを公開しました。モデル固有の最適化により、Appleデバイス上でのローカル推論速度を大幅に向上させています。
この実験では、544件の公開データ保護決議を処理する際に、Jevと手動の正規表現を比較しています。作成者は両手法間で98.2%の合致率を報告しており、費用対効果の高い自動文書分析の可能性を示しています。
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。
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。
このプロジェクトは、Jevベースのロジックをテストするために設計されたルービックキューブパズルのインターフェースを提供します。ゲーム環境を通じて、モデルが空間推論や順次的な問題解決タスクをどのように処理するかを示すインタラクティブなデモです。
このツールはWordPressをJev System Oneモデルに接続します。WordPress環境内で選択、スコア、null値といった構造化された意思決定出力を生成し、自動化されたコンテンツロジックの実装を可能にします。
psearchは、ターミナル環境およびAIエージェント向けの並列Web検索ツールです。ローカルのChromiumとJevガイド付き探索技術を活用し、自動化されたデータ取得やナビゲーションタスクを支援するように設計されています。

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
サポーターを探索このプロジェクトは、OpenAI RealtimeとローカルのWhisperモデルを使用した音声によるWindows操作を実演します。Jev、UI Automation、Playwrightを統合し、Windows 10および11環境で自然言語コマンドを用いてデスクトップアプリケーションを制御する手法を提示しています。
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