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.
1,262 件の資料
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
このツールは、Clean Codeの原則に基づいてプルリクエストを自動的に分析します。Jevによる評価とLunaによるレビューを通じて、Next.jsフレームワーク上でコード品質に関する構造化されたフィードバックを提供します。
Fast, cheap judgment for AI coding agents: semantic search, focused reads and list picking in ~2s. CLI + MCP server on TypeSafe Jev. Benchmarked on SWE-bench.

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 sponsorCartShieldはTypeSafe Jevを活用し、中小企業の決済不正処理を支援します。このツールは、Eコマース環境において取引リスクを評価し、処理プロセスを自動化するための体系的なアプローチを提供します。
このプロジェクトは、タスク処理のためのローカルJevモデル構成を実演しています。作成者は、このアプローチが特定のローカルワークフローにおいて、クラウドベースの代替手段と比較して実行速度を向上させる可能性があると示唆しています。
このリポジトリは、110以上のAIユースケース、ゲーム、論理的課題を集めたコミュニティ主導のプレイグラウンドです。モバイル対応のUIを備えており、プロンプトの編集やモデル間の出力結果をA/Bテストで比較検証することが可能です。
このデモンストレーションでは、Jevがメールの分類、優先順位付け、スパム検出、返信予測を自動化する様子を紹介しています。開発者は1,000通のメールデータセットを用いて、受信トレイ管理ワークフローにおけるシステムの機能性を検証したと報告しています。

X timeline labeler. A community post describing a Chrome extension that categorizes X posts into types like engagement bait or promo.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorSelf-hosted AI email classifier for Gmail powered by Jev. Create custom labels, organize your inbox, and filter spam with confidence and cost controls.
この非公式PHP SDKは、TypeSafe AI System One APIへのインターフェースを提供します。作成者は公式のJavaScriptおよびPython SDKと同等の機能を持つと主張していますが、TypeSafe AIとは提携していません。
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。
A reproduction of Jev that turns any Qwen model into a fast decision model, serving the same /v1/systemone schema (Choice, Score, Noul) with no training and no generated answer text.
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。

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GitHub Actionは、Jevを活用してプルリクエストのトリアージと分類を自動化します。開発者がリポジトリ管理プロセスに自動化された意思決定ワークフローを組み込み、コードレビュー作業を効率化する方法を実証しています。
JEVLAB ARTPractical, tested recipes for TypeSafe's Jev decision model on OpenRouter: support triage, database indexing, file organizing, tagging, taxonomies, dedupe, PII detection, extraction, search re-ranking and a browser agent.
affectusとVercel AI Gatewayを活用し、JevとLLMの判定結果を並べて比較するデモです。同一の入力に対して、感情変動値の差異や応答速度を同一画面上で確認し、両者の挙動を視覚的に分析できます。
このプロジェクトは、ボードゲームCodenamesへのJevの統合を実証しています。作成者は、この実装によりゲームプレイ中に高速かつ費用対効果の高いパフォーマンスが実現されると主張しています。
⚡ Ultra-fast, low-cost intelligent task classifier and 3-tier routing engine powered by TypeSafe Jev (System One).
このプロジェクトは、AIエージェントのツール呼び出しに対する実行時の認可とガードレールを提供します。OpenRouter経由で決定論的なポリシーとTypeSafe Jevを統合し、エージェントの対話を安全に管理します。
5–10x faster browser operations: Jev clicks, Codex thinks and verifies. Built at EZCollegeApp.
JEVLAB ART
Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorこのChrome拡張機能は、TypeSafe Jevを活用してXの投稿をSubstanceやHumor、AI生成などのカテゴリに分類します。ユーザーは不要なコンテンツタイプを非表示にすることで、フィードを整理できます。
A community post suggesting Jev can be hired as a QA tester through @typesafeai.
この実験では、Jevを使用して4,000の異なる人口統計学的ペルソナに対してA/Bテストを実施する方法を紹介しています。大規模なシミュレーション環境において、コンテンツのパフォーマンスを効率的に分析および評価するプラットフォームの能力を実証しています。
pi-heedは、piコーディングエージェント向けのランタイム制約を提供します。TypeSafe Jevを活用し、ツール呼び出しが実行される前にユーザーの意図と照合することで、自動化されたコーディングプロセスにおける安全性を高める仕組みを実証しています。
JEVLAB ARTこのプロジェクトは、画面のOCRとTypeSafeによるアクション分類を用いてmacOS上でコンピュータ操作を自動化するエージェントを実演しています。開発者は、1ステップあたり約0.0002ドルのコストで実行可能であると主張しています。
JEVLAB ART
Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorOpen-source Jev log triage for OpenTelemetry. Score the signal before expensive LLM analysis.
Claude Code向けのこの概念実証プラグインは、Jevを使用してエージェントのツール呼び出しをセッション計画と照合し検証します。保留中のアクションを自動的に承認、ブロック、またはユーザーに確認を求める仕組みを提供します。
Jev AI performs quality checks on action labels for physical AI training data at high speed.
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、出力層にJevを採用した単語レベルの言語モデルを実装しています。n-gramドラフト、Noulチャンク検証、トークンあたりのビット評価といった手法を言語モデル研究に応用する様子を示しています。

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 sponsorこのリポジトリは、Hermesエージェント向けのJev駆動型ツールセットを提供します。モデルルーティング、メモリ管理、データ圧縮、スキル選択、および自動化されたコンピュータやブラウザ操作の実装方法を解説しています。
このツールはClaude Codeの停止フックを実装し、AIアシスタントの主張をセッションデータと照合します。Jevを検証ジャッジとして活用し、AIが生成した内容が実際に読み取った情報と一致しているかを確認する仕組みを提示しています。
jev-hubは、TypeSafe AIのシステム1モデルであるJevに関する長文記事やデモ動画を集約したキュレーションリポジトリです。コミュニティで共有されたJevに関連する議論や視覚的な資料を、一箇所で効率的に閲覧できるように整理されたリストを提供しています。
このリポジトリは、Jevに基づいて構築された公開プロジェクト、統合、およびコミュニティでの議論をまとめたキュレーションリストです。TypeSafe AIのSystem Oneモデルを使用した型安全な意思決定アーキテクチャを探索するための中心的なディレクトリとして機能します。
JEVLAB ARTEvidence-backed index of real-world Jev (TypeSafe AI System One) use cases: repos, patterns, benchmarks, and measured results.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorこのリソースはJevとLLMを比較し、Jevが事前に定義された決定を直接評価する仕組みを解説しています。独立した質問を並列処理できるJevのアーキテクチャ上の特徴を示し、従来の生成AIモデルとの運用の違いを明らかにしています。
Jevinciは、Jevのピクセル確率計算を適用してデジタル絵画を生成する開発者向けツールです。このプロジェクトは、アルゴリズムによる確率モデルを活用して、プログラミング環境内で視覚的な芸術作品を構成する手法を実証しています。
JEVLAB ARTInstinct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。
このプロジェクトは、迅速なカロリー追跡のために設計されたアプリケーションを紹介しています。開発者はJevを活用して応答速度を向上させており、自動化されたインターフェースを通じて栄養摂取記録のプロセスを効率化することを目指しています。
Grep, but the pattern is a description. Filters lines by meaning with TypeSafe's Jev decision model: ~200 ms and a thousandth of a cent per line.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorOfficial TypeSafe reference: Knowledge graph entity alignment.
A console project where Jev dynamically selects the design system at runtime for tools and apps.
xtagsは、Xの投稿がユーザーに何を求めているかをラベル付けするツールです。テキスト生成を行わず確率のみを出力するJevモデルを採用し、投稿の意図を客観的に分類する仕組みを実証しています。
A community post suggests Jev accelerates computer use, claiming 100x faster processing than standard LLMs.
Curated catalog of System One / Decision Models — contributions for modelsystem.one.
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。

このプロジェクトは、Typesafe AI Jevモデルを使用してChromeの恐竜ゲームを自動化する方法を実証しています。ブラウザベースのゲーム環境におけるAIエージェントの統合に関する実践的な実験例です。
jev-shieldは、Jevを活用したセマンティックMCPファイアウォールです。開発者は、ツール呼び出し、結果、説明を検証することでエージェントワークフローのセキュリティを強化し、高い再現率と低遅延を実現すると主張しています。
このリポジトリは、実際のAPI呼び出し記録を用いてJevの性能を分析し、システムが機能する場面と失敗する場面をマッピングします。ランキング形式ではなく、実証データに基づいた信頼性の検証を目的としたリソースです。
JEVLAB ART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。

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 sponsorVercelのeveを基盤としたパーソナルアシスタントエージェントです。100種類のモックツールを活用し、Jevと標準的なLLMによるツール選択プロセスを比較することで、タスク完了までに必要なステップ数を測定し、その効率を検証します。
An agent using headless Chromium to quickly navigate the web, demonstrated by browsing Wikipedia links efficiently.
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 project comparing Jev's performance against chat models in analyzing Fed press conferences.
JEVLAB ARTsnifftestは、AIが生成したテキストによく見られる言語パターンを特定するために設計された軽量な文章リンターです。外部依存関係を必要とせず、ルールベースのチェックと判定モデルを組み合わせて、文章のスタイルを分析します。
JEVLAB ART
Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorこの動画では、新しいJevモデルの機能を検証しています。System Oneモデルの文脈でアーキテクチャがどのように機能するかを実演し、今後のAI開発に対する潜在的な影響について考察しています。

本プロジェクトは、JevをUX/UIデザインのワークフローに統合する可能性を探ります。色彩に関連するタスクを解釈するモデルの能力を実証し、言語ベースの入力を用いたクリエイティブなインターフェースとの新しい対話手法を提案しています。
このリポジトリは、JevとTypeSafe AIの統合に関する公開デモを提供します。このプロジェクトは、これらのフレームワークを使用して応募プロセスにおける意思決定ロジックを実装する方法を示しており、自動化された評価ワークフローを検討する開発者にとって実用的なリファレンスとなります。
Marcel Pociotによるこのブラウザ拡張機能は、ソーシャルメディアのコンテンツフィルタリング手法を実証しています。Jevベースの判断を活用し、ユーザーが定義した自然言語の基準に基づいてX上の投稿を自動的に折りたたむことで、より整理されたフィードを実現します。
Jev is integrated with Cloudflare AI Gateway to provide structured answers to typed questions.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorこのローカルプロキシは、TypeSafe Jevを活用して、サブエージェントの要求を特定のClaudeモデルや処理レベルに動的にルーティングします。メインのチャットセッションの状態を維持したまま、専門的なタスクを個別に管理できるように設計されています。
A small, fast prose linter: ruff-style rule codes for writing, backed by TypeSafe's Jev model.
このコミュニティプロジェクトは、Jevのようなアーキテクチャの開発を探求するものです。リバースエンジニアリングされたモデルを活用して、システムアーキテクチャをトレーニングする手法を実証しています。
One sentence becomes six room settings. Jev chooses, the app renders.
このリソースでは、Jevが意思決定プロセスを自動化する役割について解説しています。効率的なタスクの分類と整理を通じて新しいビジネスモデルを構築する方法を示し、現代の運用フレームワーク内でこれらのシステムがどのように機能するかについての概念的な概要を提供します。

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 sponsorこのプロジェクトは、TypeSafe Jevを活用したPi向けの可逆的なコンテキスト剪定手法を実証しています。セッション履歴を完全に削除することなく、重要な情報を保持しながら効率的にコンテキストを管理する方法を提示します。
このツールは自然言語コンパイラとして機能し、テキストを入力することで言語診断を取得できます。構造化されたコード処理フレームワークを通じて、人間のコミュニケーションパターンを分析するための実験的なインターフェースを提供します。
このTypeSafe AIガイドは、LLMが生成した引用の正確性を検証するための体系的な手法を解説しています。AIを活用したリサーチにおいて、参照元が実在し、適切に帰属されていることを確認するための重要なワークフローを提供します。
このNext.jsアプリケーションは、Jevモデル、特にSystem Oneアーキテクチャをテストするためのサンドボックスとして機能します。開発者がモデルの出力を試行し、TypeSafe AIの統合機能を探索するための実用的なインターフェースを提供します。
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。
Never confidently wrong: a TLA+-verified consensus kernel around TypeSafe's Jev, run through 1,680 chaos-tested pharmacy decisions with zero wrong verdicts. Film, code, and every captured call.
このプロジェクトは、JevをChrome Dinoゲームに統合し、リアルタイムの意思決定スコアを提供します。ゲームプレイ中にライブ評価指標を表示することで、外部ロジックがゲームメカニクスにどのような影響を与えるかを示しています。

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsor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。