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。
もうひとつのデスクトップの仲間、Wallpets。MacBookの画面でカーソルを動かすと、なっちゃんが目で追いかけます。
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AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
このリポジトリは、Jevの基礎、信頼性、およびサイバーセキュリティへの応用に関する研究論文、プロジェクト、ドキュメントを網羅したライブラリです。システム・ワン(System One)意思決定モデルと、それを様々な技術ワークフローに統合するためのリソースを提供しています。
JevOutは、自然に見える文脈の追加が意思決定モデルに与える影響を調査するためのツールを提供します。このプロジェクトは、元のタスクや指示を変更することなく、微妙な背景の詳細が正しい決定を特定の誤った結果に誘導できることを示しています。
JEV-MLXは、Apple Silicon上でMLXを使用してローカルLLMによるアクション選択を行うPythonライブラリです。追加のモデル学習や微調整を必要とせず、アプリケーションの状態とユーザーの要求を特定のアクションにマッピングします。
CARVEは、Qwen3.8-27BをベースにしたオープンソースのJevライクなモデルファミリーです。自由形式の生成を行わず、単一トークンで意思決定を行うTypeSafe互換APIを実装しており、意思決定タスクにおいて精度とスループットを最適化した複数のプロファイルを提供します。
ex-regexは、Jevモデルを活用して意味に基づいたテキストパターンマッチングを行うPythonライブラリです。従来の正規表現の代わりに自然言語の意味を用いてテキストを抽出・分類し、テキストを生成することなく入力データから確率に基づいた結果を返します。

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.
サポーターを探索jevotronは、Jevを活用した構造化ファイルおよびデータベース向けのフィールドレベル異常検知CLIツールです。データプレビュー、異常スキャン、ローカルキャッシュ、およびSQLベースのフィルタリングによるレビューキュー管理機能を提供します。
JevTownは、AIエージェントがピクセルアート環境を探索するシミュレーションエンジンです。Jevによる構造的な意思決定とLLMによる言語処理を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用しており、ブラウザベースのゲーム世界でエージェントが自律的に行動する様子を実演しています。
このツールキットは、Roblox Studioのインスタンスを監査するための構造化された型付きフレームワークを提供します。定義された基準に基づいてシーンのプロパティを検証し、詳細な引用付きレポートを生成することで、チームプロジェクト全体の一貫性を確保します。
HelpMe Jevは、Jevによる構造的分析とLLMによる言語処理を統合したセルフホスト型の意思決定ワークベンチです。複雑な対人関係や職場での状況を評価する際に、確率に基づいた洞察と文章作成支援を提供し、最終的な判断はユーザー自身が行う仕組みです。
このJupyterノートブック集は、Jevを使用して型安全なAI意思決定を構築するためのカリキュラムを提供します。分類やスコアリングなどのタスクに向けて入出力を構造化する方法を解説し、モデルベースの判断と決定論的なPythonロジックを組み合わせる手法を教えています。

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.
サポーターを探索ClinicalJevは、汎用的な臨床テキスト分類のために設計されたオープンソースのモデルファミリーです。推論時にタスクとラベルを定義できるため、タスク固有の微調整なしで、機密性の高い医療データをローカル環境で安全に処理することが可能です。
reflex-cuは、AIエージェントがmacOSやWindowsでコンピュータ操作を行うためのMCPサーバーです。スクリーンショットに頼らずUIアクセシビリティツリーを読み取り、Jevを活用して迅速な判断を行うことで効率を向上させます。
jev-mailは、Jev AIモデルを活用してGmailの受信トレイを分類、ラベル付け、整理するブラウザ拡張機能です。ユーザー自身のAPIキーを使用してブラウザ内でローカルに動作し、プライバシーに配慮したメール管理ツールを提供します。
jev-maxは、シャドウDOMやiframeを透過して複雑なWebページを操作するJevベースのブラウザエージェントライブラリです。キャンバスフォールバックやクリックの遮蔽チェック、マルチタブ対応などの機能を備え、MCPサーバーを通じて様々なエージェントホストで利用可能です。
CloakBrowser-Agentは、TypeSafe Jevの意思決定機能を統合したステルスブラウザ自動化ツールです。MCPサーバー、CLI、またはPythonライブラリとして機能し、自由形式のコードを生成するのではなく、確率に基づいた意思決定を行うことで、人間のようなブラウザ操作を実現します。
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Laserは、OmarchyおよびHyprland向けのAI集中力向上ツールです。TypeSafe Jevを活用して現在の画面がタスクに合致しているかを判断し、段階的な警告で注意を促します。プライバシーを重視し、スクリーンショットなどのデータはローカルで処理されます。
このMCPサーバーは、TypeSafe AIのJev意思決定モデルをAIエージェントに統合します。確信度スコアやact/review/abstain判定を含む構造化された決定論的回答を提供し、エージェントがテキスト生成を伴わずに状態やファイルを型安全に評価できるようにします。
このElixirライブラリは、TypeSafe Jev、Cloudflare Clef、OpenRouterをサポートするSystem One意思決定モデル用クライアントです。状態ベースの意思決定ルーティングのために、完全な確率分布を含む型付き回答を取得でき、テレメトリやテストスタブ機能も備えています。
このパッケージは、JEV System One意思決定モデルをpiコーディングエージェントに統合し、サブエージェントのディスパッチを制御します。コンプライアンスルールの適用、モデルへの直接クエリ、およびオプションの実行時監視機能を提供し、エージェントの動作とタスク実行の管理を支援します。
このローカルMCPブリッジは、CodexがGeminiにドラフト作成を委任し、TypeSafe Jevで自動品質チェックを行うことを可能にします。Antigravity CLI経由でGoogle AI Proのクォータを利用し、コード提案や分析を効率化します。

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optim-jevは、コンテキストの圧縮、モデルルーティング、スキルの選択的読み込みを通じてClaude Codeのトークン使用量を最適化するプラグインです。既存の開発ワークフローを維持しながら、ツール出力とモデル選択を管理することでセッションのオーバーヘッドを削減します。
このWordPressプラグインは、Jevモデルを使用してコメントのスパム、悪意、関連性を非同期的にモデレートします。バックグラウンドでコメントを処理することで投稿速度を維持し、設定可能な閾値に基づいてコメントを承認、保留、またはスパムとして分類します。
Jevvyは、TypeSafe System Oneモデルを活用してシェル権限の承認を自動化するコーディングエージェント向けプラグイン集です。コマンドをリスクベースのしきい値で評価し、不確実な場合は判断を保留することでエージェントの安全性を維持します。
nocapは、RAGパイプライン向けのSystem Oneエビデンスゲートであり、生成前に検索されたコンテキストを評価します。回答、再検索、棄権、競合レビューへとクエリをルーティングすることで、LLMが根拠のある情報のみを生成するようにし、ハルシネーションを抑制します。
jevrは、JEVおよびTypeSafe System Oneモデル用のRクライアントです。構造化された状態と質問をモデルに送信し、会話型チャットではなく、意思決定に直接利用可能な構造化された回答をR環境で取得できるようにします。

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リポジトリは、型付き確率的決定のために設計されたSystem Oneモデル「Jev」に関する学術プレプリントや技術レポートをまとめたキュレーションです。研究をコアソース、ベンチマーク、応用分野に分類し、急速に変化する意思決定重視のAI文献を追跡するのに役立ちます。
Jevectorは、ClefまたはJevを使用して基準を数値ベクトルにエンコードするプロファイルマッチングシステムです。HNSWによる検索と選好度に基づくランキングを行い、合成ベンチマークにおいてBM25やBGE-smallを上回るスコアを提示しています。
本プロジェクトは、Qwen3-VLとLoRAを用いてTypeSafe Jevのポリシー決定のための構造化された証拠を生成するマルチモーダルモデレーションパイプラインを実証しています。ミソジニーコンテンツの特定に向けた再現可能なベースラインと評価プロトコルを提供し、再現率と手動レビューコストのトレードオフを重視しています。
このリポジトリは、リードのトリアージ、取引リスク評価、アカウント管理など、Jevを使用した実用的なGTMワークフローの例を提供します。自動化されたビジネスオペレーションのために、TypeSafe AIプロセスをClaudeと統合する方法を実証しています。
この実験的なプレイグラウンドは、Jevモデルを使用して算術、チャット、描画タスクを段階的に実行します。ユーザーは各ステップの確率的な出力とインシデントレポートを検証でき、タスクの完了よりもモデルの意思決定プロセスを観察することに重点を置いています。
NucleiSniperは、TypeSafe Jev AIを活用してターゲットをプロファイリングし、Nucleiテンプレートの優先順位を決定するツールです。関連性の高いチェックを優先的に実行することで、重要なセキュリティ上の発見をより迅速に得られるよう設計されています。
ComfyUI-Jevは、Jevのテキスト解釈および判断機能をComfyUIワークフローに統合するためのカスタムノードを提供します。ユーザーは自然言語の指示を使用して、テキストのスコアリング、候補の選択、条件付きロジックなどのタスクを実行できます。
JEV Safety Gatewayは、NginxとLLMバックエンドの間に配置される透過的なリバースプロキシです。リクエストからユーザー入力を抽出し、JEVモデルで安全性を判定することで、有害なリクエストをブロックし、正常なリクエストのみを透過的に転送します。
Jevspressoは、JevとXStateを統合してエスプレッソバーのシミュレーションを管理する方法を示しています。AIエージェントが任意のツール呼び出しを生成するのではなく、状態マシンが許可する有効な遷移のみを選択するように制限することで、定義された物理的制約内で動作することを保証します。
ComfyUI-SystemOneは、自然言語による判断に基づいてワークフローを分岐させるカスタムノードを提供します。ローカルのLayaモデルや、JevおよびClefのホスト型APIを利用して、画像生成タスクのルーティング、スコアリング、フィルタリングを自動化できます。
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.
サポーターを探索このNextflowプラグインは、TypeSafe System Oneの判断をバイオインフォマティクスパイプラインに統合します。開発者はパイプライン内で型付きの質問を定義し、生成されたテキストではなく確率分布に基づいて分岐ロジックを構築できます。
JevSceneMinerは、Jevを活用して走行ログから運転シーンを抽出するツールです。モーションやセンサーデータを構造化されたタイムスタンプ付きのシーンに変換し、データセットのキュレーション、運転性能の検証、および同期されたレビューインターフェースを通じた操作パターンの分析を可能にします。
JevLightは、SUMOシミュレーション内でJev意思決定モデルを活用した交通信号制御フレームワークです。交差点の状態とフェーズの決定を構造化されたAPIリクエストにマッピングする方法を示し、交差点ごとの制御とネットワーク全体の協調制御の両方をサポートしています。
Hunchは、Jev意思決定モデルのためのブラウザベースのプレイグラウンドです。ユーザーは型付きの質問を視覚的に構築し、OpenRouter APIに対して実行することで、バックエンドサーバーを介さずに確率結果、レイテンシ、コスト指標を検証できます。
このツールは、ブラウザ自動化ワークフローにTypeSafe Jevモデルを統合し、要素選択を処理します。既存のMCPブラウザサーバーのラッパーとして機能し、自動化されたWeb操作におけるタスク完了率とコスト効率の向上を目指しています。

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jevifyは、コード内の構造化された意思決定パターンを監査し、JEVへの移行に適したAI呼び出しポイントを特定します。既存のLLM実装と比較してパフォーマンスと精度を検証するシャドーモード移行ワークフローを提供します。
jev-lintは、Markdownナレッジベース内の矛盾、古い主張、リンク切れを検出するコマンドラインツールです。TypeSafe Jevを用いてコンテンツのセマンティック分析を行い、ドキュメントの課題を特定・解決するための自己完結型HTMLレポートを生成します。
このClaudeスキルは、特定の開発タスクにTypeSafeのJevモデルが適しているかを判断するための設計チェックツールです。開発者がJevの型付き判断機能を活用できる潜在的なユースケースを特定できるよう、アーキテクチャパターンと実現可能性の評価を提供します。
このOpenCodeプラグインは、Jevを使用してAIモデルの推論の取り組みを動的に調整します。すべてのタスクに固定設定を使用するのではなく、リクエストごとに適切な取り組みレベルを選択することで、トークン使用量とレイテンシの最適化を目指します。
Vibefilterは、自然言語を使用してFilamentテーブルデータを意味的にフィルタリングできるプラグインです。TypeSafe Jevモデルを活用してユーザーが入力した文に基づいて行をスコアリングし、トレーニングデータやキーワードリストなしでゼロショット分類を実現します。

Friend recommendations, not stranger reviews. Save spots, build your food passport, and search friends food maps when you travel. Free on iOS.
サポーターを探索このリポジトリは、System One意思決定モデルのキュレーションリストを提供します。独自のJevインターフェースに代わる様々なオープンソースの選択肢をまとめ、各モデルのアーキテクチャ、ライセンス、および標準的な意思決定APIパターンとの互換性について解説しています。
このリポジトリは、JevおよびJevライクな型付き意思決定モデルに関するエビデンス調査を提供します。キャリブレーション、失敗モード、システム統合に関する研究を統合し、報告された性能指標を元の学術資料まで遡って追跡します。
このツールは、TypeSafe AIのセマンティックエビデンスをAgent-Workflowに統合するためのスタンドアロンアダプターを提供します。ホストシステムがポリシー、実行、ライフサイクル管理の完全な制御を維持しつつ、限定的な意思決定とスキル評価を可能にします。
typesafe-evalは、TypeSafe System One APIを活用したドキュメント評価CLIおよびCIゲートツールです。回帰テスト、チェックリスト検証、機密情報のマスキング機能を提供し、開発ワークフローにおけるドキュメントの品質と安全性の維持を支援します。
Codex-Jevは、Codexによる処理の前にツール出力から冗長な行を削除するVS Codeプラグインです。関連性の高い情報を強調表示し、元のログへのリンクを提供することで、開発者の作業効率向上を支援します。

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
サポーターを探索Vellumは、LLMではなく分類器を使用してMarkdownコンテンツをSanityドキュメントにマッピングする実験的なツールです。提供されたスキーマ記述子に基づいてテキストブロックを特定のフィールドに割り当てるよう分類器に指示することで、データを構造化する方法を実証しています。
Decidealotは、Laya、Von、CLMなどのローカルモデルやホストされたJevサービスを実行するための統合HTTPおよびMCPインターフェースを提供します。モデルが提供する確率と信頼度指標に基づき、アプリケーションがプログラムで意思決定を行うことを可能にします。
TypeWrightは、Jev意思決定のための宣言型コンパイラおよびランタイムです。状態と意思決定の契約を定義し、ラベル付きデータを使用してチェックサム付きのJSONプログラムにコンパイルし、実行時にDSPyなどの外部依存関係を必要とせずにプログラムを実行できます。
mappityは、TypeSafe JevとCactus Needleを活用し、地理的な場所に関する自然言語の質問に回答するツールです。OpenStreetMapとMapillaryのデータを処理し、ユーザーの要求に基づいて各場所に確率スコアを割り当てます。
このリソースは、Windows向けのJEV-27BモデルのローカルGGUF実装を提供します。Ollamaとの統合を実証しており、Qwen3.8ベースのバックボーンと、ローカルAI処理タスクのためのオプションの視覚言語機能を備えています。

Dotient is a local-first semantic file search tool that indexes your personal archive. No cloud, no uploads. Starts at $10 one-time.
サポーターを探索このツールは、TypeSafe System Oneを使用してGitHubプルリクエストに対して型付けされた並列判定を行う方法を実証します。低速なLLMチェーンの代わりに、コードベースのポリシーとモデル駆動の判断を組み合わせ、コードレビューのシグナルを効率的に自動化します。
このリソースは、高速で型安全な意思決定のために設計されたSystem Oneモデル「Jev」を体験できるインタラクティブなシミュレーションを提供します。並列サンプリングと調整された信頼度が、既存のAIシステムにおけるルーティング、トリアージ、検証タスクのアーキテクチャをどのように改善できるかを示しています。
このリポジトリは、TypeSafeのJevモデルを評価するためのテストハーネスを提供し、信頼度のキャリブレーション、ハルシネーション検出、およびRAG(検索拡張生成)の性能を検証します。様々なデータセットやLLM判定器を用いて、精度、コスト、レイテンシをベンチマークするスクリプトが含まれています。
Jevlineは、確認された1つの悪意のあるプロセスからインシデント全体を再構築するツールです。Jevモデルを用いて多様なログ形式から関連活動を自動的にリンクし、タイムライン、実行チェーン、証拠テーブルを生成して分析を効率化します。
このツールは、ウォレットやエージェント向けの署名付き事前決済リスク評価を提供します。OFACリスト、フィッシングフィード、トランザクションシミュレーション、および独自のキット監視機能を使用して、悪意のあるコントラクトパターンやアドレス汚染を検出し、取引相手を評価します。
Vision-Jevは、動的な候補セットに対して判断や行動を行うためのオープンソースの視覚認識モデルです。選択、証拠の十分性、品質スコアリングのための構造化された出力ヘッドを備えており、自由な生成よりも監査可能で校正可能な意思決定に重点を置いています。
このNushellプラグインは、TypeSafe Jevの構造化された意思決定機能をシェル環境に直接統合します。ユーザーは、ネイティブのNushellパイプラインとコマンドを使用して、質問の定義、データストリームへの注釈付け、およびモデルベースの洞察の取得を行うことができます。
SOLO Decisionは、LLMベースの意思決定モデルのプレフィックスキャッシュ効率を最大化するために、リレーショナルデータのレイアウトを最適化します。行とフィールドを並べ替えて共有入力プレフィックスを露出させることで、JEV-9Bモデルを用いた合成ワークロードでのスループット向上を実証しています。
このプロジェクトは、WebGPUまたはWebAssemblyを使用して、Webブラウザ内でLaya非自己回帰型意思決定モデルを実行可能にします。ONNX Runtime Webを活用し、サーバーやAPIキーなしでローカル環境での状態ベースの意思決定タスクを実現する方法を示しています。
このMCPサーバーは、AIエージェントがJev APIと連携し、構造化された意思決定を行うためのツールです。エージェントは文章の代わりに信頼度スコア付きの型定義された値を取得し、分類やルーティング、検証タスクを実行できます。

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jeffortは、TypeSafeのJevを活用してClaude Codeのプロンプトの努力レベルを動的にルーティングするプラグインです。各ターンの努力レベルを調整し、APIリクエスト時に機密データをマスキングする機能を備えています。
このツールは、OpenRouter経由でJevを利用するClaude Codeプラグインおよびライブラリです。不要なツール呼び出しや結果を整理しつつテキストをそのまま保持し、必須のプロバイダー設定によりデータ保持ゼロを強制します。
jev-lintは、コーディングエージェント向けのファジーリンターであり、コード編集直後にリアルタイムのフィードバックを提供します。エージェントがルール違反を即座に修正できるようにすることで、コードレビュー後の修正コストと時間を削減します。
このプロジェクトは、TypeSafeのJevモデルをClaude Codeのスキルルーターとして使用するためのリファレンス実装を提供します。スキル提案のログ記録と評価方法を示していますが、作成者はこの特定の統合の有用性は限定的であると結論付けています。
jev-blindspotは、Claude CodeおよびCodex CLI向けのプロンプトレビューツールであり、リクエスト内の潜在的な知識の欠落を特定します。分類器を使用して分析の必要性を判断し、セッションを中断することなくローカルWeb UIでフィードバックを提供します。

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
サポーターを探索jev-gatewayは、CodexやClaude CodeなどのコーディングエージェントにJev意思決定モデルを統合するローカルプロキシです。ツール呼び出しの判断を最適化しつつ、その他のリクエストは元のLLMプロバイダーへ変更なしで転送することで、既存の環境を維持します。
jev4pgは、PostgreSQLにJEVのセマンティックインテリジェンスを統合し、自然言語クエリとセマンティックフィルタリング機能を提供します。説明可能な埋め込みと並列実行を特徴としており、ユーザーは統合ワークスペースやネイティブSQL拡張を通じて既存のデータベースレコードを分析できます。