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.
Offline Obsidian search with optional Jev reranking of results, requiring user approval before reranking.
JEVLAB ART이 팟캐스트 세그먼트는 제본스 역설과 TypeSafe AI의 자금 조달 모델 간의 개념적 연결 고리를 탐구합니다. 현대 인공지능 프로젝트의 개발 및 지속 가능성과 이러한 경제 원리가 어떻게 관련되는지에 대한 개요를 제공합니다.

Jev converts websites into native mobile apps by deciding the optimal build process and handling app store submissions.
이 웹 애플리케이션은 Jev가 다양한 LLM, Stockfish 또는 인간 플레이어와 체스를 두는 모습을 보여줍니다. 실시간 이동 추적, Jev의 이동 확률 확인 및 게임 기록 관리를 위한 시각적 인터페이스를 제공합니다.
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.
이 글은 Jev 프레임워크를 탐구하며 시스템 원 모델이 어떻게 자동화된 AI 의사결정 과정을 촉진하는지 설명합니다. 챗봇 인터페이스에서 벗어나 자율 작업을 위한 직접적인 논리 기반 실행 모델로의 구조적 전환을 다룹니다.
이 프로젝트는 Jev를 애플리케이션 인터페이스에 통합하여 스마트 자동 완성 기능을 제공합니다. 자동화된 제안을 통해 사용자 데이터 입력 과정을 간소화하고 디지털 양식 내의 전반적인 상호작용 효율성을 개선하는 방법을 보여줍니다.
A guide explaining Jev's approach to making typed decisions rather than processing text.
JEVLAB ARTA community post explaining Jev as an AI for decision-making, faster and cheaper than frontier LLMs.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
스폰서 살펴보기이 가이드는 LiteLLM과 Jev를 통합하여 모델 호출을 간소화하는 방법을 설명합니다. 기존 프록시를 통해 요청을 라우팅하여 다양한 AI 서비스 전반에서 일관된 상호작용 패턴을 유지하는 설정 과정을 다룹니다.
이 실험은 Jev가 체스 경기 중 합법적인 수를 선택하는 과정을 보여줍니다. 제작자는 Jev의 성능을 기존 추론 모델들과 비교하여 게임 규칙 내에서의 의사결정 능력을 평가합니다.
JEVLAB ARTClaude Code plugin: trim long Bash output with TypeSafe Jev before the model sees it.
JEVLAB ARTLurk은 AI가 인용하는 데이터를 수집하기 위해 Reddit 스레드를 모니터링하는 도구입니다. 이 도구는 스레드 분석을 자동화하며 이메일, Discord 또는 Slack을 통해 사용자에게 정보를 전달하여 AI의 데이터 활용 현황을 추적할 수 있도록 지원합니다.
Never confidently wrong: a TLA+-verified consensus kernel around TypeSafe's Jev, run through 1,680 chaos-tested pharmacy decisions with zero wrong verdicts. Film, code, and every captured call.

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 살펴보기Hollow Creek은 매 틱마다 플레이어를 평가하여 행동과 감정 상태를 결정하는 마을 NPC들을 선보입니다. 이 실험은 캐릭터가 환경 입력을 지속적으로 처리하여 행동을 형성하는 반응형 비대화 상호작용 시스템을 보여줍니다.
이 프로젝트는 Jev 환경을 위한 151M 비자기회귀 결정 엔진을 소개합니다. 제작자는 이 모델이 LocalLLaMA 유형 결정 벤치마크에서 기존 TypeSafe Jev 및 Laya 구현체와 비교하여 특정 정확도와 보정 지표를 달성했다고 주장합니다.
이 도구는 typeful Jev와 제로 동기화 아키텍처를 사용하여 대규모 저장소를 가져오고 동기화합니다. 개발자가 자동화된 데이터 처리를 통해 이슈 분류 프로세스를 간소화할 수 있도록 지원합니다.
zerosweep은 TypeSafe AI를 기반으로 하는 자율 시스템-원 트리아지 엔진 및 벤치마크입니다. 이 프로젝트는 자동화된 의사결정 프로세스를 위한 RLCD 인식 안전 게이트의 통합을 보여줍니다.
AskJev는 웹사이트 상호작용을 위한 자율 에이전트를 제공합니다. 이 프로젝트는 TypeSafe System One 아키텍처를 구현하여 자동화된 브라우징 작업 중 돌이킬 수 없는 사용자 동작을 방지하는 안전 가드를 포함합니다.

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스폰서 살펴보기이 오픈 소스 크롬 확장 프로그램은 Jev를 사용하여 웹 페이지에서 AI가 생성한 산문과 광고를 필터링합니다. 이 도구는 브라우징 중 콘텐츠 품질을 관리하려는 사용자에게 실용적인 활용 사례를 보여줍니다.
Jev (TypeSafe System One) backed auto mode for the Pi coding agent: semantically auto-approves bash, write, and edit tool calls and fails closed when a decision cannot be made.
이 프로젝트는 판별적 몬테카를로 트리 탐색 구현을 보여줍니다. TypeSafe Jev System One 기본 요소와 Gemini를 통합하여 에이전트 프레임워크 내에서 구조화된 의사결정 프로세스를 지원하는 방법을 설명합니다.
이 저장소는 2,000개의 피싱 이메일을 대상으로 Jev와 Claude Haiku 4.5를 비교하는 재현 가능한 벤치마크를 제공합니다. 정확도, 보정, 지연 시간 및 비용 지표를 통해 악성 이메일 탐지 성능을 평가합니다.
Openvons (open-Jev): 有限選択肢に確率で答える判断層 — テキスト / 画像 / 日本語音声コマンド.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
스폰서 살펴보기JevLint는 Jev를 활용한 구성 가능한 의미론적 린팅 도구입니다. 이 프로젝트는 파일 수준의 NOUL 판단 기능을 시연하며, 매직 스트링 플러그인을 포함하여 의미론적 분석을 통해 코드 품질을 유지하는 체계적인 방법을 제시합니다.
Pre-commit hook: one Jev call judges whether your commit message matches the staged diff, plus debug leftovers, unmentioned work, and a credential check.
이 프로젝트는 Neo4j 그래프 데이터베이스를 탐색하기 위해 설계된 Typesafe.ai System One 모델을 보여줍니다. 분류기를 사용하여 인접 관계를 분석함으로써 Jev 기반 그래프 탐색 및 의사 결정 프로세스를 위한 구조화된 접근 방식을 제공합니다.
One sentence becomes six room settings. Jev chooses, the app renders.
이 프로젝트는 omp 코딩 에이전트를 위한 적대적 검토 도구와 typesafe_ask 유틸리티를 제공합니다. 자동화된 코딩 워크플로우에 TypeSafe AI 원칙을 통합하여 개발 작업 중 신뢰성과 보안을 향상시키는 방법을 보여줍니다.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
스폰서 살펴보기이 저장소는 Jev 모델을 위한 TypeScript 기반 실험 및 평가 도구를 제공합니다. 개발자들이 구조화된 벤치마크와 테스트 프레임워크를 통해 모델의 성능과 지연 시간을 분석할 수 있는 기술적 리소스 역할을 합니다.
zcode-jev는 코딩 에이전트를 위한 타입 지정 판단 계층을 제공합니다. 이 도구는 제품 요구사항 문서에서 배포까지의 과정을 관리하는 게이트웨이 역할을 하며, Jev 기반 개발을 위한 공급자 독립적 프레임워크를 지원합니다.
이 프로젝트는 Jev와 LiteLLM을 통합하여 적절한 언어 모델을 동적으로 선택하는 오픈 소스 라우터를 제공합니다. AI 에이전트 워크플로우 내에서 타입 안전 모델 라우팅을 구현하는 방법을 보여줍니다.
Latent Space's launch-day roundup: over 100x faster and 200x cheaper than small frontier LLMs.
If you're experimenting with jev it will be easier from here.
Jev DSH 决策引擎|面向 Agent Harness 的结构化决策插件。原生支持 DeepSeek Harness,通过 iPolloWork 支持 OpenCode、Codex Harness。
Hand the browser work off: an MCP server where a decision model drives the page for your agent, so a flow costs one tool call instead of a turn per click. Ref-based element tables, code-checked assertions, zero-model macro replay. Speaks CDP to your Chrome.
이 프로젝트는 Jev가 실제 헤드라인 A/B 테스트 결과를 예측할 수 있는지 평가합니다. 제작자는 Jev가 10,000건 이상의 Upworthy 실험 중 64.5%에서 승리한 헤드라인을 정확히 식별했으며, 성과 차이가 뚜렷할수록 정확도가 향상되었다고 주장합니다.
Open-source Jev log triage for OpenTelemetry. Score the signal before expensive LLM analysis.
이 도구는 Chrome DevTools와 MCP를 통합하여 자동화된 브라우저 탐색을 지원합니다. 에이전트가 대상 위치를 식별하고 특정 DevTools 명령을 실행하여 작업을 수행하는 워크플로우를 보여줍니다.

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스폰서 살펴보기이 프로젝트는 TypeSafe Jev Choice를 사용하여 원시 문자 입력을 처리하는 실험적인 채팅 인터페이스를 제공합니다. Jev 생태계 내에서 관찰 가능한 구조적 상호작용 모델을 구현하는 새로운 방식을 보여줍니다.
PiJev: a terminal coding agent with Jev in the loop — Jev ranks the repository's files before the first call, picks skills and triages failures; your coding model writes the code. Built on Pi.
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 자율 드론 비행 시스템을 시연합니다. 가상 도시 환경에서 두 지점 사이를 이동하며 장애물을 실시간으로 회피하는 드론의 경로 탐색 기능을 보여줍니다.
이 기술 노트는 Jev의 아키텍처를 설명하며, 특히 병렬 처리 구현과 텍스트 생성 없이 확률을 출력하는 방식에 중점을 두고 있습니다.
이 실험은 두 Jev 인스턴스 간의 오목 대결을 보여줍니다. 소스 코드와 타이밍 로그를 제공하여 경쟁적인 게임 플레이 중에 Jev 에이전트가 어떻게 상호 작용하고 게임 상태를 처리하는지 설명합니다.
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 살펴보기Jev-AV는 실행 파일, 스크립트 및 문서의 엔트로피와 해시 등 구조적 특징을 추출하는 보안 도구입니다. 이 도구는 Jev를 사용하여 파일의 악성 여부를 실시간으로 판단하고 분석하는 기능을 제공합니다.
이 저장소는 8개의 벤치마크 트랙에서 Jev 1.13 보상 모델을 평가합니다. 대화형 보고서와 함께 현재 상태를 비교하는 54개 행의 SOTA 비교표를 제공하여 모델 성능을 분석합니다.
이 프로젝트는 AI 에이전트 도구 호출을 위한 런타임 권한 부여 및 가드레일을 제공합니다. OpenRouter를 통해 결정론적 정책과 TypeSafe Jev를 통합하여 에이전트 상호작용을 안전하게 관리합니다.
看看 Jev 能做什么:用中英文讲清热门应用、工作原理和各自优缺点。Explore Jev apps with plain-language examples, explanations, and comparisons.
이 도구는 Jev Board 데이터 세트를 탐색하기 위한 대화형 작업 공간을 제공합니다. Jev 생태계 내의 특정 데이터 포인트를 쿼리하고 분석하기 위한 구조화된 인터페이스를 시연하며, 독립적인 사용자를 위한 연구 및 데이터 탐색 기능을 지원합니다.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
스폰서 살펴보기이 커뮤니티 게시물은 Jev에 대한 개괄적인 소개를 제공합니다. 구체적인 기술적 구현 세부 사항이나 성능 지표를 다루지 않고 플랫폼을 이해하기 위한 개념적 출발점 역할을 합니다.
이 커뮤니티 게시물은 중국 생태계 내에서 개발된 오픈소스 Jev 복제본 목록을 제공합니다. 각 프로젝트의 기술 사양을 강조하며, 개발자들이 Jev 프레임워크의 지역별 구현 및 아키텍처 변형을 탐색할 수 있는 참고 자료를 제시합니다.
SQL with natural-language predicates, powered by TypeSafe's Jev. Filter, rank, classify and score rows by meaning — batched, cached and cost-guarded.
이 브라우저 기반 시뮬레이션은 Jev 의사결정 모델로 제어되는 2D 자율 주행 자동차를 선보입니다. 이 프로젝트는 가상 환경 내에서 프레임워크가 실시간 경로 탐색 및 주행 로직을 어떻게 처리하는지 보여줍니다.
이 명령줄 도구는 인간의 피드백과 GEPA를 통합하여 능동적 학습을 지원합니다. 반복적인 라벨링 및 정렬 프로세스를 통해 Jev 결정 정의를 개선하는 워크플로우를 보여줍니다.

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 Jev를 활용한 도구, 통합 및 실험 프로젝트의 선별된 목록을 제공합니다. 개발자들이 유형화된 의사결정을 위한 TypeSafe AI의 System One 모델을 탐색할 수 있는 중앙 디렉토리 역할을 합니다.
이 저장소는 Jev를 사용하여 정책 기반 의사결정 워크플로우를 구현하기 위한 템플릿을 제공합니다. TypeScript 애플리케이션 내에서 신뢰도 라우팅, 대체 메커니즘 및 RAG 통합 패턴을 통해 안정성을 높이는 방법을 보여줍니다.
이 프로젝트는 Jev를 사용한 정밀한 로봇 제어를 시연합니다. 물리 기반 미리보기와 구성 가능한 LIBERO 작업을 제공하여 사용자가 로봇 조작 및 시뮬레이션 환경을 실험할 수 있도록 지원합니다.
A tool for automated risk review of pull requests using Jev.
이 짧은 영상은 Jev의 타입 기반 의사결정 루프가 작동하는 방식을 간략하게 설명합니다. 시스템이 고유한 아키텍처 프레임워크를 통해 의사결정을 처리하는 기본 메커니즘을 보여줍니다.

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스폰서 살펴보기이 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 프로젝트는 TypeSafe Jev를 사용하여 Pi를 위한 가역적 컨텍스트 정리 기술을 시연합니다. 세션 기록을 영구적으로 삭제하지 않고도 유용한 컨텍스트를 유지하면서 메모리 효율성을 관리하는 방법을 보여줍니다.
이 컬렉션은 Jev의 의사결정 로직을 활용하여 구동되는 인터랙티브 보드 게임들을 선보입니다. 전통적인 보드 게임 형식에 자동화된 의사결정 시스템을 통합하는 방식을 보여주는 실용적인 사례입니다.
이 프로젝트는 Jev Ultrafast와 Browser Harness를 활용한 증거 기반 프론트엔드 품질 보증을 보여줍니다. 합성 todo 애플리케이션을 통해 이러한 도구들이 자동화된 테스트 워크플로우에 어떻게 통합될 수 있는지 시연합니다.
이 도구는 Hermes Agent를 위한 TypeSafe 스킬 라우팅을 제공하며, 모델 호출 전에 적절한 스킬을 식별합니다. 표준 라이브러리만을 사용하여 에이전트 효율성을 높이고 불필요한 처리 비용을 절감하도록 설계되었습니다.
Jev Gamecast는 스포츠 애호가를 위한 React 기반 애플리케이션입니다. 이 프로젝트는 리플레이 우선 아키텍처를 통해 사용자가 Jev 유형의 질문을 사용하여 실시간 스포츠 데이터를 조회하고 경기 통찰력을 얻는 방법을 보여줍니다.
Jev Auto Router는 Codex를 위한 호출별 라우팅 시스템을 보여줍니다. 이 도구는 GPT 모델과 작업 강도를 동적으로 선택하며, 로컬 프록시를 통해 도구 루프를 유지하고 독립적인 검증을 통해 작업 완료 여부를 확인합니다.
이 도구는 로컬 브라우저 자동화 인터페이스를 제공합니다. TypeSafe Jev를 사용하여 제한된 페이지 작업을 선택하고 텍스트 모델은 필드 값 처리에만 사용하도록 설계되었습니다.
Jev is integrated with Cloudflare AI Gateway to provide structured answers to typed questions.
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.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
스폰서 살펴보기Typesafe AI SDK in Elixir using Req.
A tool for verifying generated code against specified requirements.
이 데모는 Jev System One 모델이 주요 클라우드 서비스 명칭을 식별하는 과정을 보여줍니다. 이 도구는 모델의 분류 정확도를 평가하기 위해 확률 기반의 출력 결과를 제공합니다.