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.
1,262 개 자료
요약·번역에 AI를 활용합니다. 원문과 성능 주장은 출처에서 확인하세요.
이 프로젝트는 금융 시장 예측을 위해 Jev를 활용하는 방법을 탐구합니다. 제작자는 이 모델이 다른 대규모 언어 모델과 마찬가지로 금융 예측 분야에서 제한적인 정확도를 보인다고 설명합니다.
이 실험은 고정된 Qwen3-4B 모델을 사용하여 Jev 스타일의 타입 기반 의사결정 인터페이스를 구현합니다. 표준 JSON 생성 대신 옵션 문자의 로짓을 직접 읽어 의사결정을 수행하는 방법을 보여줍니다.
이 자료는 Box가 사고 분류를 자동화하기 위해 Jev를 활용하는 방법을 보여줍니다. 시스템이 입력을 처리하여 확률 점수와 함께 부울 분류 결과를 반환함으로써 운영 의사 결정을 개선하는 과정을 설명합니다.

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 살펴보기Val Town demo where 16 typed judgments update live as you type.
Automated database migration safety reviewer powered by TypeSafe AI (Jev System One model).
An idiomatic Zig client for the TypeSafe AI API.
이 리소스는 PadFlow 부동산 개발 데이터를 기반으로 한 타입 결정 벤치마크를 제공합니다. 익명화된 스키마와 구조화된 의사결정 작업에서 TypeSafe Jev와 같은 신뢰도 보정 모델의 성능을 테스트하기 위한 실행 도구가 포함되어 있습니다.
이 제안은 에이전트 워크플로우를 최적화하기 위한 맞춤형 Jev 스타일 모델의 구현을 탐구합니다. 작성자는 이러한 특화된 모델이 자동화된 에이전트 시스템 내의 복잡한 의사결정 과정에서 발생하는 컴퓨팅 비용을 잠재적으로 절감할 수 있다고 제안합니다.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
스폰서 살펴보기이 도구는 작업 완료를 검증하기 위한 Claude Code 정지 후크를 구현합니다. 트랜스크립트에서 증거를 분석하고 Jev에게 결과를 확인하도록 요청하며, 검증이 불확실한 경우 기본적으로 개방 상태를 유지합니다.
이 프로젝트는 Antigravity, Cursor, Claude Code와 같은 AI 코딩 보조 도구를 위한 의미론적 코드 검색 및 차이점 감사 도구를 제공합니다. TypeSafe System One을 활용하여 개발자가 코드 변경 사항을 검증하고 개발 워크플로우 내에서 검색 효율성을 높이도록 돕습니다.
Jev-powered model-judged permission gate for OMP (TypeSafe System One).
이 프로젝트는 MuJoCo 환경 내에서 카메라 기반의 자율 주행 드론 시뮬레이션을 보여줍니다. 제어 루프에 TypeSafe Jev 판단 모델을 통합하였으며, 제작자는 이 모델이 2.5Hz의 속도로 작동한다고 설명합니다.
JEVLAB ARTDasheng은 음성 인식과 Jev를 결합하여 실시간으로 단어 단위의 음성 전사 및 표시를 제공하는 도구입니다. 이 프로젝트는 음성 입력 중 실시간 텍스트 캡처 및 마킹 기능을 구현하는 방법을 보여줍니다.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
스폰서 살펴보기Jev board는 앰비언트 인텔리전스 인터페이스를 위한 도구입니다. 이 프로젝트는 빠르고 신뢰할 수 있는 모델을 활용하여 생성형 UI 환경에서 반응형 사용자 상호작용을 구현하는 방법을 보여줍니다.
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.
이 오픈 소스 프로젝트는 Claude Code를 위한 라우팅 메커니즘을 소개합니다. Jev 통합을 통해 자주 사용하는 기술의 우선순위를 지정하여 작업 선택 효율성을 높이는 방법을 보여줍니다.
이 프로젝트는 단일 패스 확률 할당을 사용하여 동적 텍스트 옵션 중에서 선택하도록 훈련된 소형 모델을 시연합니다. Doom, 체스, Wikispeedia에 대한 실험적 구현을 포함하여 다양한 환경에서의 모델 의사 결정 능력을 보여줍니다.
A PostgreSQL extension enabling natural language queries across databases.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
스폰서 살펴보기이 공식 문서는 TypeSafe SDK의 업데이트 및 수정 사항을 시간순으로 기록합니다. 개발자가 버전 기록을 추적하고 플랫폼에 적용된 특정 변경 사항을 확인하는 데 필요한 핵심 참조 자료입니다.
이 프로젝트는 TypeSafe Jev와 Mobile MCP를 통합하여 안드로이드 기기에서 구조화된 제어 루프를 구현하는 방법을 보여줍니다. 모바일 환경 내에서 반응형 에이전트 기반 상호작용을 구축하려는 개발자를 위한 프레임워크를 제공합니다.
JEVLAB ARTStarchild는 실시간 프롬프트 분류를 위해 Jev를 활용합니다. 제작자는 이 시스템이 운영 비용을 20배 절감하고 처리 속도를 6배 향상시키며 평균 140ms의 처리 시간을 기록한다고 주장합니다.
이 프로젝트는 LLM 에이전트를 위한 Jev 기반 브라우저 MCP를 제공합니다. LLM 토큰 사용 없이 브라우저 상호작용을 처리하는 방식을 보여주며, 개발자는 약 300ms의 처리 속도를 달성했다고 주장합니다.
Jev Sift는 에이전트 기반 분류 및 선택적 읽기를 위한 개발자 도구입니다. 이 프로젝트는 에이전트 플러그인과 MCP 도구를 활용하여 정보 흐름을 효율적으로 필터링하고 정리하는 방법을 보여줍니다.
JEVLAB ART
Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
스폰서 살펴보기INSTRUCT_JEV - TypeSafe AI Jev / System One instruction corpus (choice/noul/score), compiled by DeckerGUI. 119 rows. Mirrored on HuggingFace.
이 자료는 의사결정 전용 모델의 새로운 클래스인 TypeSafe Jev 시스템을 소개합니다. 개발자들이 이러한 특수 아키텍처를 활용할 수 있도록 API, 평가 프레임워크, 어댑터 구현 및 기술 통합에 관한 기술적 요약을 제공합니다.
TypeSafe'in Jev karar modeli gerçek bir online 2048 sitesinde oynuyor — hamle başına tek API çağrısı, tek anahtar.
End-to-end Jev-style structured-decision stack for auditable data construction, Qwen3.5-0.8B training, fixed Mind2Web and OOD evaluation, preliminary RLCD, local serving, and interactive replay.
A research project on GitHub uses Jev with Qwen3 models on an NVIDIA DGX Spark system.
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 AI 어시스턴트의 기억을 필터링하는 방법을 보여줍니다. 단순한 유사성이 아닌 관련성을 기반으로 정보를 검색하여 상황 인식 상호작용의 정확도를 높이는 데 중점을 둡니다.
이 리소스는 Jev가 보안 워크플로우 내에서 구조화된 의사결정을 지원하는 방법을 보여줍니다. 복잡한 보안 엔지니어링 작업에 이러한 체계적인 프로세스를 적용할 때 운영 속도가 향상될 수 있는 가능성을 강조합니다.
A community post describing an SEO audit using Jev to analyze website internal links in 45 seconds.
Probability-aware evaluation for typed decision models: calibration, selective risk, latency, and reproducible benchmarks.
Live verdict page: feeds Jev the day’s Florida Man, odd-news, politics and world headlines and asks all three primitives whether AI should kill us all, refreshed every ten minutes.
Typed decisions with TypeSafe's Jev, the first System One model.
이 연구는 Jev가 추천 시스템에 어떻게 통합되는지 보여줍니다. 제작자는 이 모델이 사용자당 70개 이상의 개인화된 제안을 생성한다고 주장하며, 구현에 따른 사용자당 특정 운영 비용을 언급합니다.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
스폰서 살펴보기Jev Arena는 경쟁적인 스네이크 게임을 선보이는 커뮤니티 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 두 개의 Jev 인스턴스가 승리를 위해 서로 대결하는 모습을 통해 Jev의 잠재적인 성능과 운영 방식을 시연합니다.
이 공식 참조 문서는 System One의 핵심 원칙을 설명합니다. 이는 TypeSafe AI 생태계 내에서 활용되는 아키텍처 프레임워크와 개념적 설계 패턴을 이해하기 위한 기초 가이드 역할을 합니다.
이 프로젝트는 Jev를 활용하여 25개의 WhatsApp 고객 그룹을 실시간으로 모니터링하는 시스템을 보여줍니다. 긴급한 문제가 발생했을 때만 LLM에 알림을 보내도록 설계되어 고객 지원 업무의 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다.
limpet은 코딩 에이전트가 작업을 너무 일찍 중단하지 않도록 방지하는 정지 후크를 제공합니다. 이 도구는 Jev가 판단하는 일반 언어 규칙을 사용하여 프로세스 지속성을 유지합니다.
이 저장소는 TypeSafe AI의 Jev API와 연동하기 위한 비공식 Go SDK를 제공합니다. Go 애플리케이션 내에서 Jev 기반 기능을 구현하려는 개발자를 위한 도구로 활용할 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 살펴보기Pre-install security gate for npm lifecycle scripts using TypeSafe System One.
Let Jev (TypeSafeAI) solve 2048.
A tool for evaluating coding sessions by analyzing each turn.
이 프로젝트는 TypeSafe Jev를 활용한 에이전트 브라우저 런타임을 보여줍니다. Jev 모델이 Aside 런타임과 결합하여 웹 환경 내에서 선택, 점수 매기기 및 noul 작업을 처리하는 방식을 시연합니다.
Ultra-fast model routing using Jev for agent-based systems.
JEVLAB ARTLemonpod 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 살펴보기이 가이드는 Vercel AI SDK를 평가 목적으로 통합하는 방법을 설명합니다. 저자는 기존 애플리케이션 워크플로우 내에서 AI 모델 성능을 평가하려는 개발자를 위한 실용적인 구현 단계를 다룹니다.
이 저장소는 Jev를 사용하여 Hyperliquid 플랫폼에서 실시간 거래를 구현하는 방법을 제공합니다. 이 도구는 자동화된 거래 로직을 거래소 API와 통합하여 시장 운영을 실시간으로 실행하는 과정을 보여줍니다.
A show-and-tell capability study for Jev, TypeSafe's System One decision model.
이 저장소는 Hermes 에이전트를 위한 Jev 기반 도구 모음을 제공합니다. 모델 라우팅, 메모리 관리, 데이터 압축, 기술 선택 및 자동화된 컴퓨터나 브라우저 상호 작용 기능을 구현하는 방법을 보여줍니다.
이 게임 프로젝트는 수동 조작과 AI 기반 게임 플레이 간의 전환 메커니즘을 보여줍니다. Jev를 대화형 환경에 통합하여 인간의 입력과 자동화된 에이전트의 의사결정 사이를 실시간으로 전환하는 방법을 시연합니다.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
스폰서 살펴보기An open-source model for form-filling tasks with low latency.
이 데모는 Jev가 40초 만에 700개의 실시간 광고를 분석하는 과정을 보여줍니다. 제작자는 이 워크플로우가 저비용으로 신속한 마케팅 통찰력을 제공한다고 주장하며, 디지털 광고 환경에서 고속 자동 콘텐츠 평가의 가능성을 제시합니다.
이 영상은 Jev가 AI 애플리케이션에서 어떻게 구조화된 의사결정을 지원하는지 보여줍니다. 스네이크 게임 구현과 고객 지원 요청 분류 예제를 통해 프레임워크의 실용적인 활용 방법을 설명합니다.

Jev는 사용자의 과거 명령 기록을 분석하여 다음에 입력할 셸 명령을 예측하는 터미널 도구입니다. 이 도구는 반복적인 명령줄 작업을 효율화하는 것을 목표로 합니다.
이 프로젝트는 900개의 규칙 기반 지원 티켓과 공개 벤치마크를 사용하여 Jev의 보정 상태를 평가합니다. ECE 지표와 온도 재조정을 통해 모델의 오보정 현상을 독립적으로 분석하며, 모델 신뢰성을 테스트하기 위한 재현 가능한 프레임워크를 제공합니다.

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 살펴보기Jev filters social media posts to reduce negative content exposure by categorizing them.
A console project where Jev dynamically selects the design system at runtime for tools and apps.
jevball은 각 선수가 독립적인 Jev 의사결정 에이전트로 작동하는 3D 축구 시뮬레이션입니다. 이 프로젝트는 스포츠 환경에서의 다중 에이전트 협업을 보여주며, 사용자가 자율적인 게임 플레이를 관찰하거나 특정 선수를 직접 조종할 수 있도록 합니다.
Jev tests shooting skills in the arcade game Time Crisis, with a harness to assist performance.
이 저장소는 System One 모델 및 Jev 기술과 관련된 연구 논문, 오픈 소스 재현 및 독립적인 평가를 위한 큐레이션된 디렉토리입니다. 개발자와 연구자를 위해 현재 기술 생태계에 대한 체계적인 개요를 제공합니다.
A user creates music by giving real-time voice commands to Jev.
이 도구는 Jev를 활용하여 Git 커밋 메시지와 diff를 분석하고 분류합니다. 소프트웨어 변경 사항을 자동으로 범주화하며, 특히 버전 관리 기록 내에서 버그 수정, 보안 패치 및 다양한 수정 유형을 식별하는 방법을 보여줍니다.
Fast, cheap judgment for AI coding agents: semantic search, focused reads and list picking in ~2s. CLI + MCP server on TypeSafe Jev. Benchmarked on SWE-bench.
이 저장소는 RAG 파이프라인 내에서 Jev 리랭킹 성능을 평가하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 사용자는 다양한 리랭킹 구성의 효율성을 평가하기 위해 품질, 지연 시간 및 운영 비용을 측정할 수 있습니다.
Canny는 AI 코딩 에이전트가 증거 없이 작업을 완료했다고 주장하는 것을 방지합니다. 결정론적 후크와 추가 전용 원장을 사용하여 작업 완료를 검증하며, 런타임 의존성이 전혀 없는 구조를 제공합니다.

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 살펴보기이 저장소는 Claude Code 기능을 jev 생태계와 통합하기 위해 설계된 플러그인을 제공합니다. 개발자가 jev 환경 내에서 특정 Claude 기반 코드 자동화 도구를 사용하여 에이전트 워크플로우를 확장할 수 있도록 돕는 유틸리티 역할을 합니다.
Benchmarks and a playground for TypeSafe's Jev (System One) model: chess, and who-is-the-player-talking-to for speech-to-text game NPCs.
이 개념 증명은 Hermes Agent 명령 승인을 자동화하기 위해 TypeSafe Jev를 사용하는 방법을 보여줍니다. 제작자는 153개의 실제 명령 시나리오를 기반으로 테스트했을 때 기존 방식보다 효율성이 향상되었다고 주장합니다.
A community post describing Jev as a decision-making tool with specific limitations and use cases.
이 프로젝트는 LLM 기반 평가를 지원하는 system-one-adapter의 Rust 포트입니다. 개발자들이 Rust 환경에서 system_one 평가 방법론을 구현하고 통합할 수 있도록 돕는 기술적 도구입니다.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
스폰서 살펴보기이 가이드는 AI 시스템을 위한 복합 점수 산정 패턴을 설명합니다. 여러 평가 지표를 통합하여 단일 점수로 산출함으로써 의사결정의 정확성과 모델의 신뢰성을 향상시키는 방법을 다룹니다.
이 프로젝트는 Hono 웹 프레임워크를 위한 의미론적 라우팅 메커니즘을 보여줍니다. Jev를 활용하여 기존의 경로 기반 패턴 대신 요청의 내재된 의미를 해석하고 HTTP 요청을 라우팅하는 방식을 구현합니다.