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jev-bfs
このプロジェクトは、Jevランキングを使用したWikipediaリンクレースゲームを実装しています。幅優先探索を用いて記事間の経路を見つける手法を実演しており、レース中の進捗状況を確認できるライブターミナルインターフェースを備えています。
github.comjevegis
jevegisは、LLMアプリケーション向けのガードレールを単一のAPI呼び出しで実装するツールです。TypeSafe Jevフレームワークを活用し、プロンプトインジェクションや脱獄、情報漏洩、不適切なコンテンツを検知することで、AIモデルの安全な運用を支援します。
github.comJevが操作するパックマン
このデモンストレーションでは、すべての動きがJevによって決定されるパックマンのゲームプレイを紹介しています。古典的なアーケードゲームのメカニズムにJevの意思決定ロジックを適用し、戦略的なナビゲーションパターンを観察する実験的な試みです。
x.comDiogo Almeidaによる技術トーク
Jevの創設者Diogo Almeidaによるこの技術トークでは、プラットフォームのアーキテクチャが紹介されています。開発者は、システムが高速かつ低コストで、ハルシネーションが発生しないと主張していますが、これらの性能指標は第三者による検証を受けていません。
x.com分岐する未来を持つDoom
この実験は、JevとLLMを組み合わせてDoomをプレイする様子を示しています。ゲームプレイ中に複数の潜在的な未来の結果を同時にシミュレーションし、ゲーム環境内での意思決定プロセスを支援する機能を検証しています。
x.comコードベース複雑性分類器
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。
x.comTypeSafe AI ドキュメント
TypeSafe AIの公式ドキュメントです。基本的なプリミティブや実装パターン、実用的なクックブックに加え、HTTP APIやSDKの技術リファレンスが網羅されており、開発の指針として活用できます。
docs.typesafe.aijev-use
このプラグインは、Claude CodeなどのAIエージェントがテキスト出力を必要としないステップをJevで処理できるようにします。LLMへの型安全なエスカレーションフローを実証しており、開発者はp50レイテンシ230ms、1,000件あたり約0.02ドルのコストを報告しています。
github.com10ステップで最速のエージェント脳を構築する
本ガイドは、Jevを使用してエージェントの脳を構築するための10のステップを概説しています。著者は、このアプローチが高速なパフォーマンスを最適化すると主張しており、応答性の高い自律システムを構築したい開発者向けに構造化されたワークフローを提供しています。
x.com信頼度ゲートルーティング
このパターンは、モデルの信頼度スコアに基づいてリクエストをルーティングする方法を示しています。信頼度に応じてタスクを適切なパスへ振り分けることで、出力品質を制御する手法を解説しています。
docs.typesafe.aiポケモンリーグへの挑戦
本プロジェクトは、Jevがポケットモンスター金でポケモンリーグの攻略に挑む様子を記録したものです。基本的な操作入力を用いてゲーム内を移動し、対戦を進める手法を実演しています。
x.comtypesafe-go
このリポジトリは、TypeSafe AI APIと対話するための慣用的なGo SDKを提供します。標準的なGoプログラミングパターンを使用して、サービスとの統合や通信を容易にするための開発者向けツールとして機能します。
github.comGround Truth ニュースフレーミング拡張機能
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。
x.comvon
vonは、TypeSafe Jevのローカルかつ非自己回帰的な代替として設計されたオープンソースのシステムワン意思決定モデルです。開発者は、意思決定タスクにおいて15ミリ秒未満の推論速度を実現すると主張しています。
github.comtypesafe-client
このRustライブラリは、TypeSafe System One APIと対話するための非公式な非同期クライアントを提供します。プラットフォームのバックエンドサービスと統合する際に、型安全な通信パターンを実装する方法を実証しています。
github.comjev-mcp
このMCPサーバーは、TypeSafe JevをClaude Codeに統合し、分類、スコアリング、バッチ処理のための構造化されたツールを提供します。このプロジェクトは、調整された判断機能を自動化されたエージェントワークフロー用の標準化された関数として公開する方法を示しています。
github.comjev-t-rex-runner
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。
github.comFusion 360の音声制御
このプロジェクトは、Fusion 360向けの音声制御インターフェースを実演しています。Jevを使用して音声コマンドと日常会話を識別し、自然言語入力によるCADワークフローの効率化を目指しています。
x.comtaste-lint
このコマンドラインツールはJevを活用し、UI、コピー、エージェント指示に含まれるAI生成の低品質なコンテンツを検出します。デプロイ前に意味論的なチェックを行うことで、コンテンツの品質維持を支援します。
github.comrh-guard
rh-guardは、コーディングエージェント向けの報酬ハッキング検知メカニズムを提供します。構造的な拒否とTypeSafe Jev System Oneサイドカーを活用してClaude CodeやCursorのフックを監視し、自動化された開発タスク中に発生しうる報酬ハッキングの挙動を特定することを目指しています。
github.comfast-jev-compaction
このClaude Codeプラグインは、コンパクションサマリーをJevの意思決定に置き換えます。ツール呼び出しと結果を高速な単一リクエストでスコアリングし、古いデータを破棄または切り詰めることで、重要な情報をそのまま保持します。
github.comjevscape
jevscapeはJev向けのRuneBenchハーネスを提供し、制限付きアクションカタログとティックモードコントローラーを備えています。開発者がJevエコシステム内のエージェントワークフローを監視および管理するためのライブダッシュボードが含まれています。
github.comspendbrake
spendbrakeは、AIエージェントの支出を管理するためのツールです。TypeSafe Jevを活用し、エージェントの操作を継続、モデルのダウングレード、または停止させることで予算を制御する方法を実証しています。
github.comjev-codes
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。
github.comJev Room
Jev Roomは、1つの文章から6種類の室内空間デザインを生成するWebツールです。このアプリケーションはJevを使用してユーザーの入力を解釈し、視覚的なルーム設定をレンダリングすることで、空間デザインのアイデアを提示します。
jev-room.moe136231.chatgpt.sitejev-trader
jev-traderは、Jevを使用して資産価格フィードを分析し、売買の判断を行う自動取引ボットです。このプロジェクトは、モデルがどのように市場データを処理し、実際の取引を実行するかを実証しています。
x.comjev-mail-classifier
このプロジェクトは、Jevを活用した自動メール管理システムを実証しています。設定駆動型のアプローチにより、受信メールの分類、タグ付け、移動、フラグ立てを行う方法を示しており、個人の受信トレイ整理ワークフローにTypeSafe AIモデルを適用する手法を提示しています。
github.comプルリクエストのための14のチェック
このツールはプルリクエストに対して14の自動チェックを実行し、コードの品質を維持します。開発ワークフローの中で、ハードコードされたシークレットやSQLパターンの問題といった潜在的な脆弱性を検出することを目的としています。
x.comTypeSafe 導入ガイド
TypeSafeエコシステムの基礎を解説する公式ドキュメントです。AI統合における安全性と信頼性を確保するための主要な概念やアーキテクチャの原則について、プラットフォームの全体像を把握するための入門リソースとして機能します。
docs.typesafe.aijev-crawlers
このリポジトリは、システム分析のためにUnixスタイルのプリミティブを使用して構築された自動化クローラーを提供します。軽量で構成可能なツールを活用し、ターゲット環境全体でデータ収集と脆弱性発見を行うモジュール式のバグハンティング手法を実証しています。
github.comtypesafe-local
このプロジェクトは、Apple Silicon上のローカルLLMに対して型安全な質問を行い、テキストではなく調整された確率を取得する方法を実証しています。テキスト生成や解析プロセスを介さずに、構造化された出力を直接得ることを目指しています。
github.comCheshi
Cheshiは、Jevベースの会話メモリとOpenAI Codexを統合したmacOS用ワークスペースです。AIエージェントの管理やCodeGraphによるコード探索が可能で、Git、Ghosttyターミナル、Apple Notesを単一のアプリ内でシームレスに連携させることができます。
github.comgame-coach
このプロジェクトは、Stockfishエンジンの解析とJevベースの判断ロジックを組み合わせ、チェスプレイヤーにリアルタイムの戦略的ガイダンスを提供します。従来のチェスエンジンと現代的なAI判断システムを統合する手法を実証しています。
github.comSDE cascade
この公式TypeSafeリファレンスは、SDE cascade手法の概要を説明しています。複雑なソフトウェア開発タスクにおいて、AIワークフローを多段階に構成し、出力の信頼性と論理的な一貫性を向上させる方法を実証しています。
docs.typesafe.aiDGP (Decision Graph Protocol)
この実験的なプロトコルは、Jevアダプターを使用して型付きの選択肢を通じて証拠を評価します。アプリケーションコードが権限を検証し、構造化された意思決定フレームワーク内でシミュレートされたデモアクションを実行する方法を示しています。
github.comkyotsu-ai-bench
このリポジトリは、日本の2026年度共通テストを用いたJev、luna-none、luna-lowモデルの比較用静的ダッシュボードです。標準化された学力試験問題に対して、これらのAIモデルがどのように機能するかを評価するための実験的なベンチマークとして提供されています。
github.com
