Jev 런치 포스트
Diogo Almeida가 TypeSafe의 구조화된 판단 모델 Jev를 소개합니다. 런치 영상과 원문 스레드에서 접근 방식, 활용 사례, 제작자가 발표한 성능을 확인하세요.
Diogo Almeida가 TypeSafe의 구조화된 판단 모델 Jev를 소개합니다. 런치 영상과 원문 스레드에서 접근 방식, 활용 사례, 제작자가 발표한 성능을 확인하세요.
TypeSafe가 스텔스 모드를 마치고 Jev를 공개했습니다. Diogo Almeida의 런치 영상과 소개 스레드로 이어지는 공식 발표입니다.
TypeSafe가 대기 목록 없는 Jev 공개 접근을 발표했습니다. 공식 콘솔에서 앱에 사용할 구조화된 판단을 시작할 수 있습니다.
TypeSafe가 Jev의 구조화된 출력을 소개합니다. 앱의 상태와 질문을 전달하면 확률·선택지·점수로 응답하며, 연결된 발표에서 Venice API 통합도 확인할 수 있습니다.
Launch Post부터 시작하세요. 공식 원문 4편을 살펴볼 수 있어요.
요약·번역에 AI를 활용합니다. 원문과 성능 주장은 출처에서 확인하세요.
이 프로젝트는 TypeSafe Jev Noul 질문을 활용한 제로샷 스팸 필터링을 탐구합니다. 기존 TF-IDF 기준 모델과 비교하여 텍스트 필터링 작업에서의 분류 성능을 평가하는 연구를 제공합니다.
이 도구는 LLM 계획과 Jev를 결합하여 브라우저 자동화를 구현합니다. 라이브러리, CLI 및 MCP 서버를 통해 유형 안전 시스템이 구조화된 의사결정을 통해 웹 상호작용을 관리하는 방법을 보여줍니다.
JEVLAB ART
The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
스폰서 살펴보기A code search tool for agents to find behavior patterns instead of text strings.
Boring Tools Kit의 이 연구는 SEO 감사 비용을 분석합니다. Jev 트리아지를 활용하여 기술적 수정 사항과 콘텐츠 격차를 확률 기반으로 우선순위를 지정하고 검색 최적화 효율을 높이는 방법을 보여줍니다.
A 2-minute song composed by Jev-thoven using first principles.
이 도구는 Pi 에이전트가 할당된 작업을 완료하도록 관리 계층을 제공합니다. 활성 프로세스를 모니터링하고 작업이 끝나기 전에 조기 종료된 에이전트를 자동으로 다시 시작합니다.
CLI and agent skill for TypeSafe System One (Jev): typed Choice, Score, and Noul judgments.

Falconer is an AI-powered company brain that keeps your engineering documentation accurate, searchable, and up to date by syncing with GitHub, Slack, Linear, and the rest of your stack.
스폰서 살펴보기이 데스크톱 애플리케이션은 Jev를 통합하여 실시간으로 구조화된 글쓰기 판단을 제공합니다. 이 도구는 Jev 프레임워크를 활용하여 텍스트 작성 및 편집 워크플로우를 개선하는 Grammarly 스타일의 피드백 기능을 구현하는 방법을 보여줍니다.
Automated database migration safety reviewer powered by TypeSafe AI (Jev System One model).
One grounded Jev/Playwright core: typed SDK, persistent CLI, and MCP server with native browser operations and deterministic assertions.
JEVLAB ARTSmall game that tests how Jev handles unknown input.
INSTRUCT_JEV - TypeSafe AI Jev / System One instruction corpus (choice/noul/score), compiled by DeckerGUI. 119 rows. Mirrored on HuggingFace.
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.
스폰서 살펴보기A tool built on Jev that identifies programming languages, colors code, and checks lint rules.
Hemant Kumar on his 151M ModernBERT reproduction: 0.83% adaptive calibration error, 3.0% of predictions flip when the option list is reversed, 35.6ms on CPU, with the failed use cases reported alongside the wins.
A game integrating Jev to display real-time decision probabilities during gameplay.
이 도구는 결정론적 검사와 TypeSafe JEV System One 의미론적 분석을 결합하여 API의 변경 사항을 식별합니다. OpenAPI 문서의 텍스트 내에 숨겨진 불일치를 감지하여 API의 안정성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
이 리소스는 특정 영역에서 기존 LLM의 성능을 능가한다고 주장하는 새로운 모델 유형을 소개합니다. 현재 대규모 언어 모델의 대안적 접근 방식을 평가하기 위한 기술적 참고 자료로 활용될 수 있습니다.


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.
스폰서 살펴보기Charts: TypeSafe Jev evaluated on Thai standardized exams vs 110 other models.
이 프로젝트는 브라우저 기반 작업을 자동화하도록 설계된 에이전트인 Jev를 소개합니다. 이 시스템은 동적 작업 공간에서 적절한 동작을 선택하고 실행하여 웹 인터페이스와 상호 작용하는 방식을 보여줍니다.
OpenJev: an independent Jev-inspired System One decision API based on TypeSafe.ai concepts. Choice, score and noul primitives, local mock server, Python and TypeScript SDKs. Real inference planned; not affiliated with TypeSafe AI.
Official TypeSafe reference: API reference.
이 저장소는 Jev 모델을 테스트하기 위한 샌드박스 환경을 제공합니다. 개발자가 구조화된 타입 세이프 프레임워크 내에서 모델의 동작과 상호작용을 탐색할 수 있도록 설계된 실험적인 AI 워크플로우용 놀이터 역할을 합니다.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
스폰서 살펴보기이 TypeSafe AI 가이드는 RAG 파이프라인 내에서 검색된 구절을 분류하는 기술을 설명합니다. 개발자가 정보 검색 시스템의 관련성과 정확성을 향상시키기 위해 분류 로직을 구현하는 방법을 배울 수 있습니다.
WXT browser extension: Jev-powered page clutter removal with reusable template rules.
JEVLAB ART이 프로젝트는 Jev를 사용하여 500개의 이메일을 3.5센트의 비용으로 분류하는 과정을 보여줍니다. 제작자는 이 사례가 대량의 분류 작업을 저렴하고 효율적으로 처리할 수 있는 플랫폼의 능력을 입증한다고 주장합니다.
A tool that uses Jev to convert pointing and speech into drawing actions on a canvas.
switchloom은 코딩 에이전트를 위한 결정론적 모델 라우팅 시스템입니다. 이 도구는 모델 선택을 관리하는 특수 메커니즘을 보여주며, 특히 자동화된 프로그래밍 작업을 위한 Codex 통합 기능을 강조합니다.
JEVLAB ARTTypeSafe Jev for OTP: reply to Jev from a GenServer and pattern match on its answer.
이 저장소는 TypeSafe API와 상호 작용하기 위한 Go 클라이언트 라이브러리를 제공합니다. 개발자가 Go 기반 애플리케이션 및 도구 워크플로우에 TypeSafe 기능을 직접 통합할 수 있도록 지원합니다.
JEVLAB ART이 TypeSafe AI 가이드는 신뢰도 점수를 활용하여 분류 작업을 구현하는 방법을 보여줍니다. 자동화된 분류 워크플로우에서 의사결정 정확도를 높이기 위해 모델 출력의 신뢰성을 평가하는 방법론을 설명합니다.
이 프로젝트는 브라우저 자동화 작업을 위해 Jev를 통합하는 방법을 보여줍니다. 에이전트가 웹 탐색을 수행하고 제공된 Jev 논리에 따라 의사결정 프로세스를 실행할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.
A reproduction of Jev that turns any Qwen model into a fast decision model, serving the same /v1/systemone schema (Choice, Score, Noul) with no training and no generated answer text.

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
스폰서 살펴보기decisionbridge는 LLM을 위한 Jev 기반 의사결정 인터페이스를 제공하며, 점수 매기기, 보정 및 검토 임계값을 통해 명시적인 선택을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 최종 실행 전 검증 가능한 선택 매개변수를 요구하여 모델 출력을 관리하는 구조화된 방법을 보여줍니다.
Open auto mode for AI agents — a calibrated tool-call firewall powered by TypeSafe Jev. Ships as a Claude Code hook.
이 GitHub Action은 Jev를 사용하여 풀 리퀘스트의 분류 및 우선순위 지정을 자동화합니다. 개발자가 리포지토리 관리 프로세스에 자동화된 의사결정 워크플로우를 통합하여 코드 검토 작업을 효율화하는 방법을 보여줍니다.
JEVLAB ART이 실험실 프로젝트는 TypeSafe Jev 반사 의사결정을 활용한 다중 드론 자율성을 시연합니다. 이 연구는 이러한 반사적 행동이 시스템 2 전략 지침과 결합되어 복잡한 항공 탐색 작업을 관리하는 방법을 탐구합니다.
이 프로젝트는 Jev 메모리 압축 기술을 사용하는 소형 에이전트 아키텍처를 보여줍니다. 제한된 환경에서 검색 가능한 메모리를 효율적으로 관리하여 컨텍스트 유지력을 향상시키는 방법을 탐구합니다.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
스폰서 살펴보기이 프로젝트는 일본 우편국 KEN_ALL 데이터를 사용하여 Jev의 주소 퍼지 매칭 성능을 평가합니다. AI SDK를 통해 Jev가 실제 주소 데이터의 모호한 입력을 얼마나 효과적으로 처리하고 검증할 수 있는지 보여줍니다.
A developer project using Jev for plain-language MCP tool calls without an LLM.
JEVLAB ART이 저장소는 Typesafe Jev와 같은 의사결정 모델을 위한 Ruby 클라이언트 라이브러리를 제공합니다. 개발자가 Ruby 애플리케이션 내에서 구조화된 의사결정 로직을 쉽게 통합하고 활용할 수 있도록 돕는 도구입니다.
이 공식 리소스는 TypeSafe AI를 위한 참조 데모 모음을 제공합니다. 사용자가 플랫폼의 핵심 기능과 아키텍처 패턴에 대한 실용적인 구현 및 검증된 예제를 탐색할 수 있는 중앙 인덱스 역할을 합니다.
이 프로젝트는 Jev를 활용하여 Slack 에이전트의 기술 및 도구 분류 속도를 향상시키는 방법을 보여줍니다. 제작자는 이 구현을 통해 자동화된 작업의 응답 속도가 크게 개선되었다고 주장합니다.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
스폰서 살펴보기이 프로젝트는 Jev 기반 에이전트가 다른 AI 모델과 실시간으로 테트리스 대결을 펼치는 모습을 보여줍니다. 경쟁 환경 내에서의 게임 로직 통합 및 다중 에이전트 상호작용을 시연합니다.
JEVLAB ARTLocal Telegram channel JSON analyzer for intent, quality, sentiment, and speaker tone.
LLM2Jev는 로컬 언어 모델을 Jev 호환 의사결정 엔진으로 변환하는 도구입니다. 이 프로젝트는 프리필 전용 이진 추론을 사용하여 구조화된 Choice, Score 및 Noul 출력을 생성하는 방법을 보여줍니다.
Video comparison against a structured-output LLM baseline.
A developer project integrating Home Assistant with Jev for processing user input without an LLM.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
스폰서 살펴보기A challenge where 100 builders used Jev and Fable 5.1 to create a post scheduler, highlighting Jev's speed.
이 프로젝트는 PyBoy를 사용하여 포켓몬스터 레드 버전을 플레이하는 자동화된 에이전트를 보여줍니다. 시스템이 게임 로직과 연산을 처리하는 동안 Jev 에이전트가 분기 경로를 선택하며, 전투 결과는 RAM 상태를 기반으로 Brier 점수를 통해 평가됩니다.
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 3,000개의 어린이 간식을 여러 기준에 따라 평가하는 과정을 보여줍니다. 제작자는 전체 평가 과정을 28초 만에 완료했다고 밝혔으며, 대규모 데이터셋에서 신속한 자동화 의사결정이 가능함을 입증합니다.
이 커뮤니티 프로젝트는 6502 프로세서를 에뮬레이션하여 Jev가 컴퓨팅 환경으로 작동할 수 있는 가능성을 보여줍니다. Jev 프레임워크 내에서 레거시 하드웨어 아키텍처를 실행하기 위한 실험적인 개념 증명 역할을 합니다.
A moderation system for Mastra agents that processes inputs in a single file.
JEVLAB ART
Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
스폰서 살펴보기이 기술 노트는 Jev의 아키텍처를 설명하며, 특히 병렬 처리 구현과 텍스트 생성 없이 확률을 출력하는 방식에 중점을 두고 있습니다.
이 저장소는 Hermes와 같은 AI 에이전트를 위한 안전성 검증 메커니즘을 제공합니다. 에이전트가 작업을 실행하거나 시스템 상태를 변경하기 전에 사용자 승인이나 검증을 요구하는 자동화된 확인 절차를 구현하는 방법을 보여줍니다.
이 도구는 1,280만 개의 바이럴 영상을 분석하여 데이터 기반의 소셜 미디어 스크립트를 생성합니다. 제작자는 이 도구가 데이터에 근거한 콘텐츠를 만든다고 주장하지만, 실제 스크립트의 성과는 사용자마다 다를 수 있습니다.
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 macOS를 음성으로 제어하는 인터페이스를 보여줍니다. 음성 명령을 통해 컴퓨터 작업을 빠르게 수행할 수 있도록 설계되었으며, 데스크톱 탐색 및 실행을 위한 에이전트 워크플로우의 실용적인 활용 사례를 제시합니다.
이 공식 TypeSafe AI 참조 문서는 함수 호출의 메커니즘을 설명합니다. LLM 워크플로우에 외부 도구와 구조화된 데이터 처리를 통합하여 작업 실행을 개선하고 외부 시스템과의 동적 상호 작용을 가능하게 하는 방법을 보여줍니다.
이 공식 참조 문서는 TypeSafe AI 프레임워크 내의 Choice 프리미티브를 설명합니다. 개발자가 AI 기반 애플리케이션에 의사결정 로직을 통합할 때 필요한 구조적 구현 및 권장 사용 패턴을 다룹니다.
이 MuJoCo 파일럿 프로젝트는 Jev, Claude Haiku 및 반응형 규칙을 비교하여 로봇의 픽앤플레이스 성능을 평가합니다. 시뮬레이션된 물리 환경에서 다양한 의사결정 방식이 기본적인 조작 작업을 어떻게 처리하는지 관찰할 수 있는 재현 가능한 환경을 제공합니다.
이 프로젝트는 Jev 모델을 활용한 웹 브라우저 자동화 구현을 보여줍니다. 에이전트가 웹 인터페이스와 상호 작용할 수 있는 프레임워크를 제공하며, Jev를 사용하여 브라우저 환경 내에서 탐색하고 작업을 수행하는 방법을 시연합니다.
이 프로젝트는 보드 게임 Codenames에 Jev를 통합하는 방법을 보여줍니다. 제작자는 이 구현이 게임 플레이 세션 동안 빠르고 비용 효율적인 성능을 제공한다고 주장합니다.
.NET 10 및 React 19을 사용하여 구축된 티켓 분류 시스템입니다. TypeSafe Jev를 활용하여 들어오는 지원 요청에 대해 구조화된 AI 기반 라우팅을 구현하는 방법을 보여줍니다.

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스폰서 살펴보기이 실험은 Jev의 경로 탐색 문제 해결 능력을 전통적인 A* 알고리즘과 비교하여 평가합니다. 이 프로젝트는 Jev가 그리드 기반 탐색 문제를 어떻게 처리하는지 보여주는 실용적인 사례를 제공합니다.
이 창의적인 실험은 즉흥 코미디 심사 과정에서 Jev의 역할을 탐구합니다. 저자는 자동화된 시스템이 즉흥적인 공연 예술을 평가하는 방법에 대한 가상의 프레임워크를 제시합니다.
이 프로젝트는 연구, 코딩, 작문 등 전문 에이전트들을 위한 작업 라우팅 시스템을 보여줍니다. TypeSafe Jev를 활용하여 다양한 기능 영역에 걸쳐 에이전트 워크플로우와 작업 배분을 관리합니다.
A community post describing adaptive in-app support using Jev to provide real-time assistance based on user struggles.
이 실험은 Jev가 포켓몬스터 파이어레드의 사천왕을 성공적으로 공략하는 과정을 보여줍니다. 제작자는 이 에이전트가 저비용 자원을 사용하여 복잡한 게임 메커니즘을 효과적으로 처리했다고 주장합니다.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
스폰서 살펴보기Head-to-head test at validating local event listings, with cost and latency.
이 프로젝트는 TypeSafe Jev를 사용하여 CVSS 점수 산정을 자동화하는 방법을 보여줍니다. 취약점 설명을 분석하고 입력된 데이터를 기반으로 표준화된 심각도 점수를 생성하는 구조화된 접근 방식을 제공합니다.
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 브라우저를 실시간 음성 명령으로 제어하는 방법을 보여줍니다. 제작자는 이 시스템이 음성을 브라우저 작업으로 변환하는 데 300밀리초가 소요되며 낮은 비용으로 운영 가능하다고 주장합니다.
이 저장소는 실제 API 호출 기록을 사용하여 Jev의 성능을 분석하고 시스템이 작동하거나 중단되는 지점을 매핑합니다. 리더보드 순위 대신 실증적인 데이터를 통해 시스템의 신뢰성을 객관적으로 파악할 수 있는 연구 자료를 제공합니다.
JEVLAB ARTJev plays browser table tennis in real time: structured telemetry, typed decisions, ordinary Chrome inputs, and auditable evidence.

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