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.
1,265 件の資料
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
A MakerMods robot arm is demonstrated within the MuJoCo simulation environment, showing interaction through JSON state inputs and action selections.

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、Jevベースのエージェントが他のAIモデルとリアルタイムでテトリス対戦を行う様子を公開しています。競争環境におけるゲームロジックの統合とマルチエージェントの相互作用を実証しています。
JEVLAB ARTこのプロジェクトは、Typesafe.AIを活用してコードの差分レビューを自動生成する仕組みを実証しています。開発者がコードの変更点を評価する際、AIによる分析をバージョン管理プロセスに統合するためのワークフローを提供します。
このプロジェクトは、Vercel AI Gatewayを活用したJevベースのモデルルーターを実装しています。型安全なアーキテクチャ内で異なるAIモデル間のリクエストを管理・ルーティングする技術的アプローチを示しており、モジュール式AIアプリケーションを構築する開発者に構造化されたフレームワークを提供します。
JEV Document Classification enables the rapid and cost-effective classification of text-based documents using AI, leveraging TypeSafe's "System One" model.
Uses Jev to play Pokémon Showdown with mixed results, demonstrating its decision-making capabilities in a game context.

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、TypeSafeのSystem OneモデルであるJevを実験するためのサンドボックスです。開発者が様々な実験的実装やコードサンプルを通じて、モデルの機能を探索するための実用的な環境を提供しています。
A moderation system for Mastra agents that processes inputs in a single file.
JEVLAB ARTHigh-throughput synthetic & pretraining dataset sifter powered by TypeSafe AI Jev (api.typesafe.ai). Stream, filter, and score Parquet & JSONL datasets at 1,500+ rows/sec using System One typed decisions (Choice, Score, Noul).
このChrome拡張機能は、JevをX.comに統合し、ブラウジング中に投稿を分析できるようにします。このツールは、ソーシャルメディアのフィードを閲覧しながら、リアルタイムでコンテンツを評価するJevの実用的な活用例を示しています。
このプロジェクトは、Jevを使用してリアルタイムの環境データを処理する自動運転システムを実証しています。作成者は、このシミュレーションを動的な運転シナリオにおける車両の意思決定プロセスを評価する手法として提示しています。

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorblinkは、Jev技術を活用したコードベース検索ツールです。このプロジェクトは、開発者がローカル環境にセマンティック検索機能を統合し、コードのナビゲーションを効率化する方法を実証しています。
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。
roverlabは、3D惑星探査ローバーのシミュレーション環境です。開発者がTypeSafe AIフレームワークを活用し、仮想の惑星表面で自律的な意思決定アルゴリズムを実験および検証するためのサンドボックスとして機能します。
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。

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorJev plays browser table tennis in real time: structured telemetry, typed decisions, ordinary Chrome inputs, and auditable evidence.
このリポジトリは、Jevを他の評価モデルと比較するためのテスト環境を提供します。明確な状態、定義された合法的なアクション、定量化可能な結果を持つゲームシナリオを使用して、相対的なパフォーマンスを評価することに焦点を当てています。
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。
Autonomous Jev pull-request review with typed decisions, calibrated approval gates, and trusted-owner escalation.
この実験は、並列的な意思決定プロセスを活用したピクセル単位の画像生成を探求するものです。従来のレンダリング手法ではなく、反復的かつ詳細な選択を通じてデジタルビジュアルを構築する新しいアプローチを実証しています。
このツールはJevを活用して編集コンテンツを評価します。テキストではなく確率スコアを出力する手法を採用しており、従来のモデルと比較して高速かつ低コストな分析が可能であることを示しています。
このTypeSafe AIリファレンスガイドは、非構造化テキストから時間データを抽出するための標準化された手法を解説しています。開発者がAI駆動型アプリケーション内で信頼性の高い日付解析を実装するための重要なパターンを提供します。
このプロジェクトは、Jevを活用した型安全なルーティングと意思決定を行うインタラクティブなTypeScript CLIです。検証済みの形式ツリーを用いて、コードベースのエージェントワークフローを構築および実行する方法を実証しています。
このプロジェクトは、ウェイクワードなしで動作するJevベースの常時起動型アシスタントを紹介しています。確率的分析を用いてユーザーの意図を識別し、より自然な対話モデルの構築を目指しています。
このリポジトリは、Jevを使用してHyperliquidプラットフォーム上でライブ取引を行うための実装を提供します。自動化された取引ロジックを取引所のAPIと統合し、リアルタイムで市場操作を実行する方法を実証しています。
A community example demonstrating how Jev can classify company invoices into accounting categories rapidly.
本リソースは、意思決定専用モデルの新しいクラスであるTypeSafe Jevシステムを紹介します。開発者がこれらの特殊なアーキテクチャを扱うためのAPI、評価フレームワーク、アダプターの実装、およびスキル統合に関する技術的な要約を提供しています。
このリソースは、Jevがアウトリーチメッセージを評価し、デモ予約につながる意図シグナルを特定する方法を示しています。ユーザーがキャンペーンのパフォーマンスを向上させるために、デモ予約の成功と相関するパターンを特定できるようにすることを目的としています。

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorこのツールは、Jevを使用してソーシャルメディアのコンテンツをリアルタイムで分類する仕組みを実演しています。Xの投稿に「速報」「有益な情報」「低品質」といったラベルを自動的に付与し、ユーザーが情報の流れを効率的に整理できるようにします。
A collection of GitHub repositories highlighting practical and developmental Jev projects, including browser agents and trading bots.
Cyber-Breach: The Jev Protocol - A tactical cyberpunk arena combat game powered by TypeSafe AI Jev System One decision model.
System One API向けのこのScala 3クライアントは、様々なsttpバックエンドと互換性のあるエフェクト非依存型インターフェースを提供します。開発者は好みのエフェクトシステムを使用してJevサービスを統合でき、質問値の型安全性を確保できます。
Val Town demo where 16 typed judgments update live as you type.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorFast Rust CLI for TypeSafe Jev: typed decisions, offline linting before you pay.
JEVLAB ART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。
A console project where Jev dynamically selects the design system at runtime for tools and apps.
jselectは、トークン制限内でソースにリンクされた証拠を選択するためのツールです。Jev Noulの関連性判断とローカルな多様性を考慮した選択手法を用いて、AI処理に適した情報を抽出する方法を実証しています。
Observable browser stealth game: Jev makes typed guard judgments while deterministic code owns the world.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorこの研究プロジェクトは、TJSPの判決文の構造化アノテーションにおけるJev、Gemini 3.8 Flash、GPT-5.6 Lunaの性能を比較しています。各モデルの品質、処理時間、および運用コストを評価することを目的としています。
弈瞬:双 Jev 五子棋九宫格输入实验台,逐手查看模型决策,支持真实对局回放与实时对战。
⚡ Ultra-fast, low-cost intelligent task classifier and 3-tier routing engine powered by TypeSafe Jev (System One).
ST-jevedは、SillyTavernの応答が画面に表示される前に評価を行うための拡張機能です。このツールを使用することで、チャットインターフェース内に自動化されたフィルタリングや分析レイヤーを組み込み、より制御されたクリエイティブな対話を実現することが可能になります。
Jev controls both hands and fingers to play piano in real-time based on visual input.

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。
jevmailは、Jevを活用してGmailの受信トレイを返信が必要なものやスパムなどに自動分類するオープンソースツールです。開発者は、ローカル環境で動作し、1分間に1,000通のメールを読み取り専用で処理できると主張しています。
A guide exploring Jev's architecture through 10,000 API calls.
JEVLAB ARTこの開発者プロジェクトは、モデル処理の前にツール結果をフィルタリングするJevの仕組みを実証しています。エージェントベースのシステムにおいて、データ入力を効率化することで運用効率の向上を目指しています。
本プロジェクトは、Jev UltrafastとBrowser Harnessを用いたエビデンス駆動型のフロントエンド品質保証を実証します。合成todoアプリケーションを通じて、これらのツールが自動テストワークフローにどのように統合されるかを示しています。

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Go言語製CLIおよびシングルバイナリMCPサーバーは、TypeSafeの判定をClaude Desktop、Claude Code、Codex環境に直接統合します。LLMベースのコーディング支援ツールと形式検証結果を連携させ、ワークフローの信頼性を向上させる手法を実証しています。
JEVLAB ARTjev4kは、Jevモデルを操作するためのKotlin DSLおよびクライアントインターフェースを提供します。このツールは、Kotlinエコシステムで開発を行うエンジニア向けに、型安全な抽象化レイヤーを提供することで統合プロセスを簡素化します。
このデモでは、Jev System Oneモデルが主要なクラウドサービスの名称を判定する様子を紹介しています。このツールは、モデルの分類精度を評価するために確率に基づいた判定結果を出力します。
このライブ配信では、JSON予測モデルに向けたJevのアーキテクチャを分析します。Jevを使用して構造化データ生成タスクを処理する方法や、開発者が活用できる実用的なコーディングワークフローとシステム構造の設計について解説しています。

YouWareは、採用プロセスを自動化するための履歴書審査ツールです。開発者は、このシステムが360件の履歴書を25秒以内に処理し、自動スコアリングを提供できると主張しています。
このデモンストレーションでは、Jevがバイオハザードの3D環境を探索する様子を紹介します。ゲーム内の空間的な目標を処理し、戦闘シナリオに対応するモデルの能力を検証します。
このリポジトリでは、Apple Silicon搭載ノートPC上で1.5Bから8Bのモデルを用い、Jevスタイルの並列型決定処理を実行する手法を検証しています。研究ノートとデモを通じて、ローカル環境での動作を確認できます。
Playwright MCP用のJev拡張プロキシであり、ページ状態のトリアージ、プロンプトインジェクション防御、目標ベースのスナップショット整理機能を提供します。コーディングエージェント向けのドロップインラッパーとして、ブラウザ自動化におけるリスクの高い操作をゲート制御するために活用されます。
terrariumは、TypeSafe System Oneモデルが小さな生き物の操作を行うサンドボックス環境です。このプロジェクトは、コード駆動型のロジックを使用して仮想世界をシミュレートし、対話する方法を実証しています。
Build versioned judgment functions on TypeSafe's Jev once, then call the same published version from your backend over HTTP and from coding agents over MCP. The vendor key stays on your machine.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorこのリポジトリは、220件以上の事例を網羅したJevエコシステムの追跡ツールです。信頼度別に分類されたエントリを3時間ごとに再スキャンし、APIアクセスのためのガイドラインを提供することで、エコシステムの現状を把握可能にします。
An experimental trading system using defined rules and Jev for decision-making.
A Chrome extension using Jev to filter out AI-generated content from YouTube, caching results for efficiency.
このプロジェクトは、実際のChromeブラウザと連携するGo実装のJevブラウザエージェントを紹介しています。Goランタイムとブラウザ自動化機能を統合し、ウェブベースのタスクを自動化するためのフレームワークを提供します。
Parallel web search for terminals and agents, with local Chromium and Jev-guided exploration.
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 sponsorこのリポジトリは、noul、choice、scoreを含むTypeSafe System Oneの判断をエージェントツールとして公開するMCPサーバーの実装を提供します。構造化された判断データをエージェントのワークフローに統合する方法を実証しています。
Jevalsは、Jevリクエストを評価するためのローカルテスト環境を提供します。このプロジェクトは、ユーザーがプリミティブな操作を適用することで、制御された開発ワークフロー内で出力品質を改善し、結果を最適化する方法を実証しています。
A community post describes using Jev to analyze news for stock investment opportunities.
Search the web with TypeSafe's Jev: source selection, query understanding and relevance ranking. Built with Search1API.
Augustusは、TypeSafe Jevを用いた判断支援システム構築のためのフレームワークです。構成代数や検証ゲートを活用し、意思決定理論、再ランキング、ルーティングをエージェントシステムに統合する手法を提示しています。
JEVLAB ART
Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorこのクリエイティブなプロジェクトは、Jevとブラウザ自動化ツールを使用してデジタルアートを生成します。統合されたソフトウェアプロセスを通じて、ゴールデンゲートブリッジの絵画を制作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、JevとLiteLLMを統合し、適切な言語モデルを動的に選択するオープンソースルーターを提供します。AIエージェントのワークフロー内で型安全なモデルルーティングを実装する方法を実証しています。
この開発中のデモでは、Jevモデルがマインクラフトの環境を操作する様子を紹介しています。作成者は、エージェントが夜間にゾンビなどの敵対的なエンティティを能動的に回避する基本的な生存タスクを実行する様子を実演しています。
この研究プロジェクトは、JevとDuckDBを統合し、実際の型応答を返すSQLクエリを可能にします。型安全なデータ処理を通じて、データベース操作の信頼性を向上させる技術的アプローチを実証しています。
JEVLAB ART