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.
このコマンドラインインターフェースツールは、Jev向けの自動ルーティングシステムを実証します。ユーザーのタスクとサブスクリプションリストを受け取り、提供されたパラメータに基づいて、どのモデルやエージェントがリクエストの処理に最適かを判断する仕組みを提供します。
このウェブベースのプロジェクトは、Jevが両サイドをプレイする3Dチェス環境を提供します。ユーザーは自動化されたゲームプレイを観戦したり、途中で介入してプレイヤーとして参加したりすることが可能です。
このプロジェクトは、JevをDeepSeek Harnessフレームワークに統合するものです。開発者が既存の評価パイプライン内でJevを使用して自動判断タスクを実行し、モデル評価ワークフローを効率化する方法を実証しています。
Guardrails for Pi built on pi-typesafe that steer the agent instead of interrupting you: Jev judges irreversible and off-task tool calls, detects stuck loops, checks unverified done claims, flags slop.
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。
このツールは、平易な英語を使用してJevが単独では処理できない推論タスクを実行できるようにする論理インタープリターです。論理演算のために構造化された自然言語処理を活用し、モデルの機能を拡張する手法を実証しています。
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。

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、System OneモデルおよびJev技術に関する研究論文、オープンソースの再現、独立した評価をまとめたキュレーションディレクトリです。開発者や研究者向けに、現在の技術状況を体系的に概観できるよう構成されています。
このプロジェクトは、Jevを活用してユーザーの意図を解釈する予測型アプリランチャーを実演しています。意図に基づいた処理を通じて、アプリの発見プロセスを効率化することを目指しています。
TypeSafe structured-output provider for RubyLLM 2.
このデモンストレーションでは、TypeSafe AIのJevがカードゲームBalatroをプレイする様子を紹介しています。作成者は、システムが200〜500ミリ秒以内にゲームプレイの判断を下すと主張しており、複雑なルールベースのデジタル環境における迅速な相互作用の可能性を示しています。
askjev.aiは、ユーザーがJevに質問を投げかけることができるプラットフォームです。このツールは、直接的な回答を提供するのではなく、トピックに関する判断を提示するように設計されています。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorこのリポジトリは、typesafe.aiプラットフォームと対話するためのRubyクライアントライブラリを提供します。開発者がJev関連サービスをRubyベースのアプリケーションに直接統合するためのプログラムインターフェースとして機能します。
Classifies tax documents using an LLM pipeline for efficient processing.
このプロジェクトは、TypeSafe AI System One API上に構築されたコーディングエージェント拡張機能です。Jevベースのインフラストラクチャを開発ワークフローに統合し、自動化されたコーディングタスクやエージェントの対話を実現する方法を提示しています。
limpetは、コーディングエージェントがタスクを早期に終了するのを防ぐためのストップフックを提供します。Jevによって判断される自然言語のルールを使用して、プロセスの継続性を維持します。
本プロジェクトは、Raspberry Piハードウェア向けのPareto-optimalなOpenRouterルーターを実装しています。Jevベースのロジックを活用し、リソースが制限された環境において最適なルーティングパスを選択する意思決定プロセスを自動化する方法を提示しています。
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorこのRustライブラリは、TypeSafe AIによるJevエコシステムと対話するための軽量な統合ツールを提供します。Rustベースのアプリケーション内でJevサービスへのクライアント側接続を実装する方法を実証しています。
本ガイドでは、JevをPydantic AIエージェントと統合し、型安全な操作を実現する方法を解説しています。Pydanticエコシステム内でAIワークフローを構築する際、データの一貫性と信頼性を確保するための構造的なアプローチを提示します。
JEVLAB ARTA Chrome extension that organizes bookmarks using user-defined rules for categorization.
JEVLAB ARTJev Arcadeは、Jevが移動、照準、戦闘アクションを自律的に制御する1対1のファーストパーソン・シューティングゲームです。このウェブベースのデモは、約9Hzの頻度で競争的なゲーム環境におけるリアルタイムの意思決定能力を実証しています。
A real-time computer assistant using Jev and local Whisper to process voice input, classify actions, and interact with the screen through a Swift app for accessibility.

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このツールは、タクソノミー内でJevの選択肢を管理するための再帰的なアプローチを実証しています。TypeSafe Jevの既存の選択制限を維持しながら、255を超えるオプションをナビゲートすることが可能です。
この開発者プロジェクトは、Jevを活用して営業電話の録音を分析し、スコアリングを行います。専門的なコミュニケーションワークフローにおける自動化されたパフォーマンス評価の実用的な応用例を示しています。
このリポジトリは、Jev 1.13.0に関する独立した分析を提供します。制御されたプロンプト実験と生データを記録し、ユーザーがオフラインテストを通じてモデルの動作とパフォーマンス特性を検証できるように支援します。
Bounded exploratory browser testing with Jev, deterministic assertions, and replayable evidence.
One grounded Jev/Playwright core: typed SDK, persistent CLI, and MCP server with native browser operations and deterministic assertions.
JEVLAB ART
Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorこのプロジェクトは、合成された音ベースのコミュニケーションを通じて人間の感情を伝える新しい手法を探求しています。単純な聴覚信号を構成して複雑な感情を表現する方法を実証し、デジタル環境における非言語的相互作用へのユニークなアプローチを提供します。
Probability-aware evaluation for typed decision models: calibration, selective risk, latency, and reproducible benchmarks.
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。
このRust SDKは、TypeSafe System Oneと対話するためのインターフェースを提供します。Jevエコシステム内で厳格な型安全性を必要とするシステムを構築する開発者向けに、低遅延な操作を優先するように設計されています。
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。
この公式リソースは、TypeSafe SDKの更新および修正内容を時系列で記録したものです。開発者がバージョン履歴を追跡し、プラットフォームに実装された具体的な変更点を確認するための主要な参照資料となります。
このツールはローカルブラウザ自動化インターフェースを提供します。TypeSafe Jevを使用して制限されたページアクションを選択し、テキストモデルはフィールド値の入力のみに限定して使用します。
routeKitは、エージェントネイティブなルーティングのための開発者向けツールです。タスクの複雑さに応じて最適なAIモデルを選択する仕組みを提示しており、効率的なモデル運用のためのルーティング手法を実証しています。
JEVLAB ARTVoice-driven semantic auto-advance for Slidev, powered by Cloudflare Agents and TypeSafe AI Jev.
このプロジェクトは、TypeSafe Jevを使用して履歴書フォルダをスクリーニングする意思決定モデルを実証しています。型安全な判断と編集可能なポリシーを適用するフレームワークを提供し、定義された基準に基づいて文書の再スコアリングを行うことが可能です。
このプロジェクトは、ソフトウェアリリースの敵対的評価のための大規模並列ブラウザベースのテストスイートを実証しています。作成者は、このアプローチにより、複数のブラウザインスタンスを同時に実行して潜在的な脆弱性を特定することで、費用対効果の高い自動テストが可能になると主張しています。

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorTyped, confidence-aware agent skill routing with TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTRust CLI powered by Jev from TypeSafe.ai that ranks agent skills for the next step using live session context. Includes Claude Code hooks, structured JSON, abstention, and local feedback. Requires a TypeSafe API key.
JEVLAB ARTA community project using Jev to customize Hacker News content preferences.
A chess experiment where Jev V13 makes decisions against advanced language models.
Context-pruning proxy for Claude Code and Codex: Jev judges which history is still needed, measured not claimed. POC here now, heading soon into https://github.com/compozy/compozy.
JEVLAB ARTLemonpod 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 sponsorA developer project integrating Home Assistant with Jev for processing user input without an LLM.
このコマンドラインツールは、TypeSafe AIのJevモデルと統合し、テキストの構造化分析を実行します。はい/いいえ、多肢選択、ルーブリックベースのクエリをサポートし、シェルスクリプト、CIパイプライン、AIエージェントワークフローで使用可能な調整済み確率を返します。
Jev on Sol. A community post describing an experiment where Jev analyzes Solana blockchain data in real time.
このツールは、タスクの完了を検証するためのClaude Codeストップフックを実装しています。トランスクリプトから証拠を分析し、Jevに結果の確認を求め、検証が不確実な場合はデフォルトでオープン状態を維持します。

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 sponsorRoboJEVは、MuJoCoシミュレーション環境において、ロボットアームの2段階Jev制御システムを実装した開発者プロジェクトです。ハードウェアに焦点を当てた制御ロジックを検証するための実験的な試みを示しています。
A small second eval for shadcn-ui/lint that uses TypeSafe's Jev to judge the linter's own output.
JevFormは適応型フォーム設計のデモンストレーションです。このツールは、従来の固定的なif-thenロジックではなく、ユーザー入力のセマンティックな意味に基づいて動的にフィールドを調整するフォームを生成します。
ChatJevは、分類器を次トークン予測器として使用し、意思決定プロセスを探求する開発者プロジェクトです。この実験は、Jevベースのアーキテクチャ内で分類モデルを適応させ、シーケンス生成に影響を与える方法を実証しています。
このプロジェクトは、ツール呼び出しを効率的にスコアリングおよびフィルタリングすることで、Claude内でのインスタントコンパクションを実現する方法を示しています。エージェントの対話中に処理されるデータを最適化し、効率を向上させることを目的としています。
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorこのコミュニティプロジェクトは、6502プロセッサをエミュレートすることで、Jevがコンピューティング環境として機能する可能性を実証しています。Jevフレームワーク内でレガシーハードウェアアーキテクチャを実行するための実験的な概念実証として機能します。
A 30-minute internal session on Jev attended by over 50 engineers, generating more than 50 product ideas.
JEVLAB ARTこの実験的プロジェクトは、ビットコイン向けのマルチホライズン信号生成器を提示しています。TypeSafe Jevの確率とBinanceの市場データを活用し、テクニカル分析フレームワーク内での潜在的な価格トレンド指標の探求を目的としています。
ottoはmacOSおよびWindows向けのオープンソースのコンピュータ操作エージェントです。TypeSafe Jev、ローカルOCR、選択的プランニングを活用し、デスクトップ環境でのタスク実行を支援します。
このリポジトリは、TypeSafe AI APIと対話するためのGo SDKを提供します。開発者はこのツールを使用して、Goアプリケーション内でTypeSafe AI機能を直接呼び出し、API通信用の構造化されたクライアントメソッドを活用できます。
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。

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このプロジェクトは、Antigravity、Cursor、Claude CodeなどのAIコーディングアシスタント向けのセマンティックコード検索および差分監査ツールを提供します。TypeSafe System Oneを活用し、開発者がコードの変更を検証し、開発ワークフローにおける検索効率を向上させることを支援します。
このリソースは、Jevを活用して競合他社の広告素材を分析する方法を実演しています。広告データを処理し、マーケティング戦略策定のためのクリエイティブなショートリストを作成するワークフローを紹介しています。
本プロジェクトは、Jevを用いたコードベースの複雑性分類器を紹介します。過剰に設計されたコードを特定し、自動化された構造分析を通じて改善を支援することを目的としています。
LaneBreak — support ticket priority+routing via TypeSafe Jev.
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。
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.
このツールは、Jevの評価機能を使用して、特定のタスクに対するPiエージェントのスキルをランク付けします。体系的な評価を通じて、専門的な機能をユーザーの要件に適合させることで、エージェントのパフォーマンスを最適化する手法を実証しています。
この研究プロジェクトは、タスク実行におけるJev信頼度スコアの実用的な価値を評価するものです。開発者が実際のシナリオにおいて、これらの指標がモデルのパフォーマンスとどのように相関するかを分析するためのフレームワークを提供します。
Jev assists a Mac app by selecting relevant support articles from built-in documentation.
CV diagnostics and job alignment with TypeSafe Jev, React and FastAPI.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorこのプロジェクトは、Jevを活用して1,000本以上のAI研究論文を分類する手法を実証しています。学術文書の整理プロセスを自動化し、効率化とコスト削減を実現するための実践的な事例として機能します。
Code quality and test coverage for coding agents: Jev scores each source file so the agent knows what to fix first.
A developer project using Jev for plain-language MCP tool calls without an LLM.
JEVLAB ARTこのツールはChrome DevToolsとMCPを統合し、ブラウザの自動ナビゲーションを実現します。エージェントがターゲット位置を特定し、特定のDevToolsコマンドを実行してタスクを処理するワークフローを実証しています。