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LOG_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セキュリティパイプラインにおけるJev
このリソースは、セキュリティワークフローへのJevの統合を実証しています。作成者は、Jevがセキュリティパイプラインの効率を向上させ、より小さなモデルと比較して高い精度を維持しつつ、コストを5倍削減し処理を高速化すると主張しています。
x.comAntigravity-mcp-semantic-search-with-TypeSafeAi
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。
github.comtypesafe-sdk-go (Tangerg)
このGo SDKは、TypeSafe AI API用のインターフェースを提供します。開発者は型定義されたクエリをサービスに送信し、構造化された確率分布を結果として受け取ることができ、Goベースのアプリケーションへの統合を容易にします。
github.comtypesafe-computer-use
このプロジェクトは、画面のOCRとTypeSafeによるアクション分類を用いてmacOS上でコンピュータ操作を自動化するエージェントを実演しています。開発者は、1ステップあたり約0.0002ドルのコストで実行可能であると主張しています。
github.comマニフェスト
このリソースは、TypeSafe AIが掲げる機械ネイティブな知能のビジョンを概説しています。AI開発において、会話機能よりもソフトウェア統合型の論理と機能的な信頼性を優先すべきだと主張し、人間との対話ではなくソフトウェア環境向けに設計されたシステムの構築を目指しています。
typesafe.aiswitchboard
このプロジェクトは、TypeSafeのJev System Oneモデルを利用したLLMゲートウェイ向けのガードレールおよびモデルルーターを提供します。標準のPythonライブラリを使用して、精度、キャリブレーション、レイテンシに関する独立した評価指標を実装する方法を実証しています。
github.comjev_projects
このリポジトリは、TypeSafeのjevフレームワークを活用したソフトウェアプロジェクトをまとめたディレクトリです。開発者がこの技術を使用して構築された実際の導入事例やコミュニティ主導のアプリケーションを探索するのに役立ちます。
github.comjev-playground
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。
github.comHunch
HunchはGitHubと統合されたコードレビュー支援ツールです。平易な英語で記述されたルールを適用することで、コードの品質を分析し、改善案を提示する機能を提供します。
github.comjev-git
このツールはTypeSafe AI Jevを統合し、Gitワークフローの自動セマンティックチェックを提供します。コード品質を維持するために、サブ秒単位のプリコミットおよびプリプッシュ検証ゲートを実行する手法を実証しています。
github.comDasheng
Dashengは、音声認識とJevを組み合わせ、リアルタイムで単語ごとの文字起こしとマーキングを行うツールです。このプロジェクトは、音声入力中にライブでテキストをキャプチャし、内容を記録する手法を実証しています。
github.comJev ピクセルキャンバス実験
この実験では、Jevがピクセルキャンバス上で視覚的コンテンツを生成できるかを検証しています。デモンストレーションの結果、モデルは現在、認識可能な画像を作成することに苦戦しており、空間生成能力における特定の限界が示されています。
x.comjev-tool-runner
このプロジェクトは、Jevが開発者ツールを選択し、Codexがそれに基づいてコードを生成する自動化ワークフローを実証しています。タスク指向のソフトウェア開発自動化に向けた実験的な統合事例です。
github.comVisual-Jev
Visual-Jevは、視覚コンテンツのテキスト記述ではなく、画像そのものに基づいて意思決定を行う研究プロジェクトです。このプロジェクトは、視覚情報を直接解釈するシステムの構築を実証し、自動化された視覚的推論の可能性を探求しています。
github.com
