ラボに戻る

JEVLAB / FIELD NOTES

ラボからの最新情報

新しく追加されたリソースとJEVLAB NEWSの日付付きリスト。変更点を確認するか、お使いのリーダーでRSSフィードをフォローしてください。

この期間に1,384件の追加

このブラウザでこの訪問を記憶し、次回新しい追加を強調表示します。サインインやデバイス間追跡はありません。

日付は、元のソースが公開された時ではなく、JEVLABで利用可能になった時をUTCで示しています。翻訳のみの編集は新しいリソースとしてカウントされません。

36

  1. GitHub

    jev-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.com
  2. リソース

    Jev 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.site
  3. X

    jev-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.com
  4. GitHub

    jev-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
  5. X

    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.com
  6. Docs

    TypeSafe 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.ai
  7. GitHub

    jev-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.com
  8. GitHub

    typesafe-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.com
  9. GitHub

    Cheshi

    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.com
  10. GitHub

    game-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.com
  11. Docs

    SDE 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.ai
  12. GitHub

    DGP (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.com
  13. GitHub

    kyotsu-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
  14. GitHub

    jev-spam-eval

    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。

    github.com
  15. GitHub

    pi-jev-skill-picker

    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。

    github.com
  16. GitHub

    got-jev

    この概念実証プロジェクトは、ゲーム・オブ・スローンズのテーマを通じてJev TypeSafe AIの統合を探求します。物語主導のアプリケーション環境において、構造化データモデルをどのように活用できるかを示しています。

    github.com
  17. GitHub

    omp-jev-compaction

    このツールは、omp環境におけるJevスコアを用いたコンテキスト削減手法を実証するものです。TypeSafeまたはOpenRouterプラットフォーム全体でデータフローを管理し、AIエージェントのコンテキスト利用を最適化する仕組みを提供します。

    github.com
  18. GitHub

    pi-typesafe

    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。

    github.com
  19. GitHub

    typesafe-ai

    このRustライブラリは、AIサービス向けの型安全なクライアントを提供し、非同期およびブロッキングバックエンドの両方をサポートします。AI駆動型アプリケーションの対話の信頼性を向上させるための、観測可能なリトライメカニズムの実装方法を提示しています。

    github.com
  20. GitHub

    jev_local

    このプロジェクトは、ローカルの大規模言語モデルを使用してJevワークフローを実行する可能性を探求します。ユーザーが自身のハードウェア上でJevアーキテクチャをプライベートかつオフラインで実装し、実験するためのフレームワークを提供します。

    github.com
  21. GitHub

    jev-model-router

    このプラグインはClaude Code等と統合し、Jev意思決定モデルとOpenRouterの価格設定に基づいてAIモデルを選択します。タスクごとに知能、速度、コストのバランスを最適化することを目指しています。

    github.com
  22. GitHub

    typesafe-dotnet-sdk

    このコミュニティ開発の.NET SDKは、TypeSafe AI System One API用のインターフェースを提供します。開発者はこれを使用して、.NETアプリケーション内で型指定されたnoul、choice、scoreの質問を実装し、構造化された信頼度スコア付きの回答を取得できます。

    github.com
  23. GitHub

    tsai-sc

    このプロジェクトは、TypeSafe Jevを使用してオリジナルのStarCraftシェアウェア版を制御する方法を実証しています。記録された行動確率に基づき、キーボードとマウスの入力をエミュレートすることでゲーム環境と対話します。

    github.com
  24. リソース

    Jev: 型付き意思決定

    このガイドでは、テキスト処理ではなく型付きの意思決定を行うJevのアプローチを解説しています。開発者が自動化されたワークフローにおいて、型安全なロジックを実装し信頼性を向上させる方法を示しています。

    flaviocopes.com
  25. X

    動画広告の自動スコアリング

    このツールはMaxfusionとJevを活用し、動画広告内の各ショットを評価します。開発者は数百件の広告を数分で処理できると主張しており、視覚コンテンツの迅速な自動分析とスコアリング手法を実証しています。

    x.com
  26. GitHub

    jev-search

    このPython CLIツールは、TypeSafe JevとOpenRouterを使用した実験的なセマンティック行検索手法を実証しています。複雑なランタイム依存関係なしでデータを検索できる軽量なインターフェースを提供します。

    github.com
  27. X

    Starchild プロンプトルーティング

    Starchildはリアルタイムのプロンプト分類にJevを活用しています。開発者は、この実装により運用コストが20倍削減され、処理速度が6倍向上し、平均処理時間が140msであると主張しています。

    x.com
  28. GitHub

    browser-ai

    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。

    github.com
  29. GitHub

    decider

    このプロジェクトは、Qwen3.5-2Bを微調整したシステム1スタイルのモデルを紹介します。キャリブレーションされた確率出力を用いて、単一パスで型指定された意思決定を行う手法を実証しており、自動化された推論ワークフローの信頼性向上を目指しています。

    github.com
  30. GitHub

    toolgate

    toolgateは、エージェントツールおよびMCP呼び出しのためのセキュリティゲートウェイを提供します。開発者はTypeSafe Jevを使用して、外部ツールへのアクセスに対して許可、拒否、または人間による承認を求めるワークフローを実装できます。

    github.com
  31. GitHub

    system-one-open

    本プロジェクトは、Jevアーキテクチャのオープンソースレプリカを提供します。Gemma 4 E2BまたはGemma 3 270Mモデルを活用し、単一のフォワードパス内で型付けされた調整済みの意思決定プロセスを実現する方法を実証しています。

    github.com
  32. X

    デンマーク株式市場のバックテスト

    本プロジェクトは、2025年のデンマーク株式市場におけるセンチメント分析ベースのバックテスト手法を実証しています。Jevを活用し、多様なデータソースを統合して低コストで金融分析を行うプロセスを紹介しています。

    x.com
  33. GitHub

    openjev

    この研究プロジェクトは、コンテキスト、質問、および候補回答を使用して、ローカルでのバイリンガル確率的意思決定を調査します。TypeSafe Jevの概念に着想を得た独立した実験であり、モデルがローカルで言語固有の入力をどのように処理するかを評価します。

    github.com
  34. X

    Jev Subway Surfers ゲームプレイ

    このデモでは、Jevが複数のSubway Surfersを同時に操作する様子を紹介しています。制作者は、低コストで50のセッションを高速処理できると主張していますが、これらのパフォーマンス数値は独立した検証を受けていません。

    x.com
  35. GitHub

    jev-tetris

    このプロジェクトは、Jevを使用してテトリスのブロック配置を決定する視覚的なデモです。古典的なゲームメカニクスにTypeSafeロジックを統合する実験的な試みを示しています。

    github.com
  36. GitHub

    is-malicious

    このツールはJevを活用し、コードベース内の隠れた悪意のある動作やデータ窃取の兆候をスキャンします。実行前に疑わしいファイルやコード行を特定することで、開発者が潜在的なセキュリティリスクを事前に確認できるように設計されています。

    github.com