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TypeSafe AI ModelCard インターフェース
本書はTypeSafe AI SDKにおけるModelCardインターフェースを定義しています。利用可能なAIモデルを識別および管理するために必要な、名前、説明、リリース日などのメタデータ構造について解説しています。
docs.typesafe.aiTypeSafeClient API リファレンス
本書はTypeSafe AI API用のTypeSafeClientクラスについて解説しています。クライアントの初期化方法や、systemOneメソッドを使用してテキストや状態データに関する構造化された質問に対して型付きの回答を取得する方法を示しています。
docs.typesafe.aiNoulQuestion インターフェース
本書はTypeSafe AI SDKのNoulQuestionインターフェースを定義しています。イエス/ノー形式の質問構造を解説し、結果の説明や指示のためのオプションフィールドを含めることで、開発者がAIワークフローに構造化された二値判断を統合できるようにします。
docs.typesafe.aiRetryPolicy インターフェースリファレンス
本書は、TypeSafe AI SDKのRetryPolicyインターフェースを定義しています。API接続エラー、タイムアウト、HTTPステータスコードを処理するための設定可能なパラメータを概説し、開発者が再試行動作とバックオフ戦略をカスタマイズできるようにします。
docs.typesafe.aiインターフェース: Questions
本ドキュメントは、TypeSafe AI SDKにおけるQuestionsインターフェースを定義しています。各質問が一意の名前でキー付けされたインデックス可能なオブジェクト構造を示しており、関連する回答を体系的に管理および取得する方法を解説しています。
docs.typesafe.aiScoreResponse インターフェース
このインターフェースは、TypeSafe AIにおける評価スコアを返すための構造を定義します。期待されるスコア、関連するルーブリック、信頼度、および特定の基準に対する確率分布を標準化された形式で提供します。
docs.typesafe.ai型エイリアス: Description
本書はTypeSafe AI SDKにおけるDescription型エイリアスを定義しています。開発者が基準ラベルの構造を理解するためのリファレンスであり、null値はラベルが記述されていない状態であることを示しています。
docs.typesafe.aiWithResponse インターフェースのドキュメント
このドキュメントは、TypeSafe AIのWithResponseインターフェースを定義し、解析されたデータとHTTPレスポンスおよびリクエストIDを構造化します。開発者がSDK内でレスポンスのメタデータと本文コンテンツにアクセスするための標準的な方法を提供します。
docs.typesafe.aiTypeSafeClientConfig インターフェース
本ドキュメントは、TypeSafe AI JavaScript SDKのクライアント設定インターフェースを定義しています。APIキー、ベースURL、ログレベル、カスタムfetch実装など、SDKの動作やネットワークリクエストを制御するための各種設定オプションについて解説しています。
docs.typesafe.aiSystemOneRequestPayload インターフェース
このインターフェースは、SystemOne API エンドポイントの要求ボディを定義します。モデルのオーバーライド、質問セット、および状態データに必要な構造を指定し、TypeSafe AI システムと対話する際の通信の一貫性を確保します。
docs.typesafe.aiType Alias: JsonValue
このリソースは、TypeSafe AI SDKのJsonValue型エイリアスを定義しています。文字列、数値、ブール値、null、配列、およびネストされたオブジェクトを含む、有効なすべてのJSON互換データを表現するための再帰的なTypeScript構造を示しています。
docs.typesafe.ai型エイリアス: EnvVar
このドキュメントでは、TypeSafe AI SDKのEnvVar型エイリアスを定義しています。JavaScriptアプリケーションにおいて、ENVオブジェクトのキーから型を導出し、環境変数を安全に扱う方法を解説しています。
docs.typesafe.aiTypeSafe AI Question 型エイリアス
本書はTypeSafe AI SDKにおけるQuestion型エイリアスを定義しています。このライブラリがNoulQuestion、ScoreQuestion、ChoiceQuestionといった特定の構造を通じて入力クエリを分類し、構造化されたデータ処理をどのようにサポートするかを示しています。
docs.typesafe.ai型エイリアス: ScoreCriteria
本書はTypeSafe AI SDKのScoreCriteria型エイリアスを定義しています。開発者がスコアに説明をマッピングできるように最低2つのエントリを要求し、説明不要なスコアに対してnull値をサポートする構造を解説しています。
docs.typesafe.aiLOG_LEVELS 変数
このリファレンスドキュメントは、TypeSafe AI JavaScript SDK内のLOG_LEVELS変数を定義しています。開発者がシステム出力やデバッグ動作を設定できるように、冗長性に基づいて整理されたサポート対象ログレベルの読み取り専用配列を提供します。
docs.typesafe.aiTypeSafe AI score() 関数
この関数は、開発者が順序付けられたルーブリックを使用して構造化された評価質問を作成できるようにします。TypeSafe AI SDKフレームワーク内でモデル出力の特定の採点基準を定義する方法を示しています。
docs.typesafe.aiTypeSafe AI choice() 関数
TypeSafe AI SDKのchoice()関数を使用すると、名前付きの選択肢から回答を選ぶ質問を作成できます。この関数は、構造化された意思決定タスクのために、指示と基準を受け取って利用可能なオプションを定義します。
docs.typesafe.ai型エイリアス: ScoreOf<T>
このTypeScriptユーティリティは、ルーブリックからスコアキーを抽出する型エイリアスを定義します。固定長タプルからインデックスを推論する方法や、その他の基準構造に対して数値型を返す仕組みを解説しています。
docs.typesafe.aiTypeSafe AI ドキュメント
このリソースは、ソフトウェアにおける構造化された意思決定のために設計されたSystem Oneモデル「Jev」の包括的なドキュメントを提供します。選択、スコア、イエス/ノーといった型付きの質問をアプリケーションに実装するためのSDKガイド、アーキテクチャパターン、およびクックブックが含まれています。
docs.typesafe.aiJevモデルドキュメント
このリソースは、Jev 1.13モデルの技術仕様、価格設定、およびAPIの使用方法を概説しています。ファインチューニングを行わずに、状態ベースのアーキテクチャを使用してドメイン固有のタスクを実行する方法を説明します。
docs.typesafe.aiコードに使える回答
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。
x.comTypeSafeがステルスから進出
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。
x.comJevの一般公開
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。
x.comJev: テキストやコードを生成せずにAIが判断を下す仕組み
Leonardo Bissoli氏が、Jevを用いた構造化されたAI意思決定プロセスを解説します。信頼度スコアや境界値の設定、アプリケーションへの実装例を通じて、AIがどのように判断を下すかを示しています。
youtube.comJev: 構造化された意思決定とユースケース
Leonardo Bissoli氏によるこのリソースは、Jevを用いた構造化された意思決定プロセスを解説しています。動画と参考文献を通じて、Jevを活用して複雑な論理ワークフローを体系的に整理し、実行する方法を実用的な視点から示しています。
leonardobissoli.comTypeSafe AIのJev：構造化意思決定ガイド
Faztによるこのガイドでは、型安全な意思決定プロセスを実装するためのJevの使用方法を紹介しています。アプリケーション内で一貫性のある信頼性の高いデータ処理を保証するために、ロジックを構造化する実践的な例を提供します。
fazt.devTypeSafe AIのJev：構造化された意思決定
この動画では、JevがAIアプリケーションにおいてどのように構造化された意思決定を実現するかを解説しています。スネークゲームの実装やサポートリクエストの分類といった実例を通じて、フレームワークの活用方法を紹介します。
youtube.comTipTour
TipTourは、macOS向けのオープンソースAI駆動型ポインター補助ツールです。JevまたはGemini Liveを活用し、ローカル処理を通じてカーソルを制御する仕組みを実証しており、デスクトップ操作の新しい可能性を提示しています。
x.comJevを中間層に組み込んだ二本腕ロボット
本プロジェクトは、Jevを中間層の意思決定エンジンとして活用する二本腕ロボットシステムを実演しています。制作者によると、逆運動学と物理的な相互作用は専用コードで処理されており、効率的かつ正確な動作を実現しているとのことです。
x.comjev-cli (shaharia-lab)
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。
github.com意図ルーティング
このTypeSafe公式ガイドは、意図ルーティングのアーキテクチャパターンを解説しています。ユーザー入力を分類して特定の処理ロジックへリクエストを誘導する方法を示し、複雑な対話タスクをより正確かつ確実に処理するための手法を学びます。
docs.typesafe.aiawesome-jev
このリポジトリは、Jevを使用して開発されたプロジェクトのキュレートされたリストを提供します。型安全な意思決定プロセスを支援するTypeSafe AIのSystem Oneモデルを調査している開発者にとって、有用な参照先となります。
github.comJevクエリプランナー
このツールはJevを活用してPostgresのクエリ実行を最適化します。作成者は、特定のチューニング調整により、結合順序のベンチマークで12%のパフォーマンス向上が見られたと報告しています。
x.comtypesafe_sdk
TypeScript AI SDKの型安全なElixirポートを提供するライブラリです。一貫したLLM統合、ストリーミングテキスト、構造化出力、ツール呼び出しを可能にし、Jevモデルを用いたエージェントワークフローの構築をサポートします。
github.compadflow-jev-evals
このリソースは、PadFlowの土地開発データから派生した型決定ベンチマークを提供します。匿名化されたスキーマと、TypeSafe Jevのような信頼度調整済みモデルの構造化された意思決定タスクにおける性能をテストするためのランナーが含まれています。
github.comSuperXによるポストスコアリング
SuperXはJevと統合され、コンテンツ評価を自動化します。開発者は、このツールが1投稿あたり61の質問を1秒未満で分析し、バイラル性を予測できると主張しています。
x.com
