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.
An experimental Snake environment where the game engine owns deterministic rules and TypeSafe AI's Jev makes the movement decision from structured state on every tick.
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.
이 프로젝트는 Jev를 활용한 자동화된 이메일 관리 시스템을 보여줍니다. 설정 기반 방식을 통해 수신된 메시지를 분류, 태그 지정, 이동 및 플래그 설정하는 방법을 제공하며, 개인 받은 편지함 정리 워크플로우에 TypeSafe AI 모델을 적용하는 사례를 제시합니다.
TypeSafe'in Jev karar modeli gerçek bir online 2048 sitesinde oynuyor — hamle başına tek API çağrısı, tek anahtar.

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 살펴보기OpenJev: 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.
이 macOS 유틸리티는 인공지능을 통합하여 사용자 의도를 예측함으로써 창 전환 방식을 재구성합니다. 이 프로젝트는 데스크톱 탐색에 대한 새로운 접근 방식을 보여주지만, 예측 정확도에 관한 구체적인 성능 지표는 독립적인 테스트를 통해 검증되지 않았습니다.
Vercel Labs의 이 명령줄 인터페이스 도구를 사용하면 터미널에서 직접 AI 모델과 상호 작용할 수 있습니다. 이 도구는 Jev를 평가 모델로 활용하여 자동화된 성능 테스트 및 품질 평가 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
이 도구는 Jev를 활용하여 스타트업 아이디어를 평가합니다. 사용자가 비즈니스 아이디어를 제출하면 시스템이 분석을 통해 해당 프로젝트를 폐기, 수정 또는 출시할지 여부에 대한 피드백을 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 살펴보기Windows Codex Skill:通过 npx 或 Git 安装,安全配置 save-token-jev 的 PreCompact/SessionStart Hooks,并提供信任、原生压缩与旧内容隔离验证。
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.
High-throughput synthetic & pretraining dataset sifter powered by TypeSafe AI Jev (api.typesafe.ai). Stream, filter, and score Parquet & JSONL datasets at 1,500+ rows/sec using System One typed decisions (Choice, Score, Noul).
von은 TypeSafe Jev의 로컬 비자기회적 대안으로 설계된 오픈 소스 시스템 원 의사결정 모델입니다. 개발자는 이 모델이 의사결정 작업에서 15ms 미만의 추론 속도를 달성한다고 주장합니다.
이 저장소는 Qwen3.5-0.8B 아키텍처를 기반으로 한 Jev 스타일의 보정된 의사결정 모델을 보여줍니다. 소형 언어 모델 환경 내에서 선택, 점수 및 Noul 의사결정 프레임워크의 구현을 탐구합니다.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
스폰서 살펴보기Unofficial go SDK for typesafe AI, with typed answers, retries, and context support.
이 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.
This is a LLM Gateway that mimics typesafe ai structured output. Like an imposter Jev.
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.
이 프로젝트는 Jev를 위한 MoonBit 클라이언트를 제공하며 두 Jev 인스턴스 간의 오목 대결을 보여줍니다. 자동화된 게임 플레이 세션의 성능을 추적하기 위한 타이밍 로그가 포함되어 있습니다.
이 실험적 프로젝트는 비트코인을 위한 다중 기간 신호 생성기를 보여줍니다. TypeSafe Jev 확률과 바이낸스 시장 데이터를 결합하여 기술적 분석 프레임워크 내에서 잠재적인 가격 추세 지표를 탐색하는 방법을 제시합니다.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
스폰서 살펴보기이 도구는 음성 대화의 턴 종료를 감지하는 방법을 보여줍니다. 음성 입력 후 Jev 점수를 활용하여 사용자가 말을 마친 시점을 판단함으로써, 대화형 아바타 시스템에서 더욱 자연스러운 대화 흐름을 구현할 수 있도록 지원합니다.
이 저장소는 TypeSafe AI 서비스를 위한 비공식 Go SDK를 제공합니다. 개발자가 구조화된 클라이언트 인터페이스를 통해 Go 기반 애플리케이션에 TypeSafe AI 기능을 통합하는 방법을 보여줍니다.
Jev-compatible System 开源Jev.
INSTRUCT_JEV - TypeSafe AI Jev / System One instruction corpus (choice/noul/score), compiled by DeckerGUI. 119 rows. Mirrored on HuggingFace.
이 저장소는 Choice, Score, Noul을 포함한 TypeSafe System One 기본 요소를 평가합니다. 특정 의사 결정 작업에서 유형이 지정된 오라클 구조가 표준 대규모 언어 모델 호출보다 더 안정적인 결과를 제공할 수 있음을 보여줍니다.
Jev picks rotation and column from holes, stack height, and bumpiness.
Browser Use Olympics by Almond: one prompt, five events, one clock. Plus fast loop, a ~200-line browser computer-use agent (Chrome DevTools + TypeSafe Jev).
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.
JEV picks which stream idea becomes the live MVP. TypeSafe System One decision board.
Put a live Jev (TypeSafe) meter on any video: every sentence scored, rendered as a 16:9 edit.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
스폰서 살펴보기이 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.
이 저장소는 Jev를 활용한 증거 기반의 사용 사례와 아키텍처 패턴을 제공합니다. TypeSafe AI의 System One 모델을 사용하여 개발하는 이들을 위한 구조화된 가이드로서, 검증된 구현 전략을 중점적으로 다룹니다.
이 명령줄 인터페이스는 Jev 평가 모델과의 상호작용을 지원합니다. 이 도구는 유형이 지정된 질문을 입력하고 구조화된 JSON 답변을 받는 워크플로우를 보여주며, TypeSafe AI 시스템을 사용하는 개발자를 위한 자동화된 평가 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다.
Guardrails for LLM apps in one API call. Prompt injection, jailbreaks, leaks, unsafe content. Built on TypeSafe Jev. MIT.
이 브라우저 기반 플레이그라운드는 TypeSafe AI의 의사결정 모델인 Jev를 직접 체험할 수 있는 환경을 제공합니다. Vercel AI Gateway를 활용하여 웹 환경에서 모델의 의사결정 기능을 테스트하고 실험해 볼 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 살펴보기Automated database migration safety reviewer powered by TypeSafe AI (Jev System One model).
jevchat은 사용자가 입력한 질문에 응답하도록 설계된 연구용 챗봇 프로젝트입니다. 이 저장소는 더 광범위한 언어 처리 도구 모음 내에서 대화형 상호작용 패턴을 보여주는 기능적 예시를 제공합니다.
이 도구는 Jev를 사용하여 Codex에 대한 턴별 모델 및 추론 라우팅을 구현합니다. 각 상호작용 턴마다 적절한 모델, 사고 깊이, 속도 모드를 동적으로 선택하는 시스템을 보여줍니다.
이 도구는 풀 리퀘스트를 위한 매직 8볼 역할을 하며 20가지 고전적인 답변 중 하나를 제공합니다. 제작자는 에이전트가 약 200밀리초 내에 실제 PR 신호를 기반으로 답변을 선택한다고 주장합니다.
이 저장소는 Jev 모델 보안 평가를 위한 프레임워크를 제공합니다. jev-go 라이브러리를 활용하여 프롬프트 인젝션 및 취약 코드 탐지에 대한 블라인드 벤치마크를 수행하고 System One 모델의 보안 대응 능력을 테스트하는 방법을 보여줍니다.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
스폰서 살펴보기Open-source Jev log triage for OpenTelemetry. Score the signal before expensive LLM analysis.
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.
jev-mode는 유형화된 판단 모델을 사용하여 반복적인 의사결정 작업을 최적화합니다. 개발자는 이 도구가 표준 코딩 에이전트 대비 토큰 사용량과 입력 작업량을 크게 줄이면서 분류 및 라우팅 작업에서 더 높은 정확도를 보인다고 주장합니다.
이 공식 참조 가이드는 TypeSafe AI Python SDK의 구현 단계를 설명합니다. 개발자가 로컬 환경에서 라이브러리를 통합하고 구조화된 AI 상호 작용을 위해 활용하는 데 필요한 지침을 제공합니다.
이 공식 문서는 TypeSafe AI JavaScript SDK에 대한 참조를 제공합니다. 개발자가 JavaScript 기반 애플리케이션 내에서 TypeSafe 기능을 구현하는 데 필요한 메서드와 통합 패턴을 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 살펴보기An independent, type-safe Swift SDK for TypeSafe Jev, with async/await, batching, retries, and SPM support.
LaneBreak — support ticket priority+routing via TypeSafe Jev.
An agent skill to discover TypeSafe Jev opportunities, design typed questions, and learn from recent community experiments.
이 공식 참조 문서는 TypeSafe AI에서 제공하는 클라이언트 SDK에 대한 포괄적인 개요를 다룹니다. 개발자가 지원되는 프로그래밍 언어를 사용하여 자신의 애플리케이션에 TypeSafe AI 기능을 통합하는 방법을 배우기 위한 필수적인 가이드 역할을 합니다.
Independent walkthrough separating TypeSafe's published claims from public evidence.
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 살펴보기이 프로젝트는 Jev 기반의 의미론적 브라우저 인터페이스를 보여줍니다. Jev 기반 에이전트 상호작용을 통해 사용자가 웹 콘텐츠를 탐색할 수 있는 프레임워크를 제공하며, 의도 중심의 브라우징 경험에 중점을 둡니다.
Effect-based safety gate for AI coding agents' shell commands (OpenCode, Antigravity): fast structural rules, then TypeSafe's Jev or a chat model judges what a command does. Certified with Jev at zero dangerous commands allowed.
Flue agent routing with TypeSafe Jev through Cloudflare AI Gateway.
이 저장소는 오픈 언어 모델을 위한 배치 단위 단일 토큰 선택 추론 방법을 제공합니다. TypeSafe와의 호환성을 보여주며, 생성형 AI 워크플로우에서 토큰 수준의 의사결정 과정을 처리하기 위한 구조화된 접근 방식을 제시합니다.
이 프로젝트는 TypeSafe Jev 에이전트가 팀원으로 참여하는 협동 플랫폼 슈팅 게임을 선보입니다. 빠른 속도의 게임 환경 내에서 자율 AI 에이전트를 통합하여 플레이어와 AI 간의 협력적인 게임 플레이 역학을 실험적으로 구현합니다.
이 Rust 라이브러리는 TypeSafe AI의 Jev 생태계와 상호 작용하기 위한 경량 통합 도구를 제공합니다. 개발자가 Rust 기반 애플리케이션 내에서 Jev 서비스에 대한 클라이언트 측 연결을 구현하는 방법을 보여줍니다.
이 공식 참조 문서는 TypeSafe AI를 위한 고급 구조적 기본 요소를 설명합니다. AI 기반 개발 워크플로우 내에서 일관성과 신뢰성을 보장하기 위해 복잡한 데이터 아키텍처를 구성하는 방법에 대한 기술적 지침을 제공합니다.
이 Rust 라이브러리는 TypeSafe System One API와 상호 작용하기 위한 비공식 비동기 클라이언트를 제공합니다. 이 도구는 플랫폼의 백엔드 서비스와 통합할 때 타입 안전 통신 패턴을 구현하는 방법을 보여줍니다.
Rust SDK for the TypeSafe AI API.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
스폰서 살펴보기이 도구는 Claude Code 중단 후크를 구현하여 AI 어시스턴트의 주장을 세션 데이터와 대조합니다. Jev를 검증 판사로 사용하여 AI가 생성한 내용이 실제 처리된 정보와 일치하는지 확인하는 과정을 보여줍니다.
Practical, tested recipes for TypeSafe's Jev decision model on OpenRouter: support triage, database indexing, file organizing, tagging, taxonomies, dedupe, PII detection, extraction, search re-ranking and a browser agent.
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 MacOS 자동화를 구현하는 방법을 보여줍니다. TypeSafe System One을 의사 결정 엔진으로 활용하여 데스크톱 환경을 탐색하고 상호 작용하는 실험적인 설정을 제공합니다.
이 실험은 단일 호출 Jev 판정과 다차원 특징 추출 방식을 세 가지 분류 작업에서 비교합니다. 분석 결과, 다차원 분해 방식이 일본어 NLI 성능은 높이지만, 정상적인 데이터를 공격으로 오인하는 비율이 크게 증가함을 보여줍니다.
이 프로젝트는 지속적인 소프트웨어 품질 검토를 위한 로컬 우선 MCP 플러그인을 제공합니다. Jev를 활용하여 AI 코딩 에이전트가 로컬 환경에서 코드 품질을 자동으로 분석하고 유지 관리할 수 있도록 지원합니다.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
스폰서 살펴보기이 프로젝트는 Jev를 사용하여 관련 정보를 선별하고 검색하는 에이전트 메모리 시스템을 탐구합니다. 이 도구는 문맥 데이터를 관리하는 메커니즘을 보여주지만, 실제 회상 프로세스의 효율성은 개발자가 제공한 구체적인 구현 방식에 따라 달라질 수 있습니다.
I tortured Jev into being a RISC-V CPU.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
스폰서 살펴보기TypeSafe's Jev plays Atari Pong. One typed Choice question per frame, no coordinates sent to the model.
이 크롬 확장 프로그램은 X.com에 Jev를 통합하여 브라우징 중에 게시물을 분석할 수 있게 합니다. 이 도구는 사용자가 소셜 미디어 피드를 탐색하는 동안 실시간으로 콘텐츠를 평가하는 Jev의 실용적인 활용 사례를 보여줍니다.
이 자료는 비공개 미세 조정 분류기와 표준 모델 간의 일치 정밀도 비교를 기록합니다. 사용자 정의 벤치마크에 대한 분류 출력의 정확성을 평가할 때의 의사 결정 과정에 대한 통찰을 제공합니다.
Official TypeSafe reference: Knowledge graph entity alignment.
Cost-optimized OpenRouter model router using TypeSafe's Jev, with a live full-catalog scorer instead of a hardcoded model list.

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 저장소는 TypeSafe AI API와 상호 작용하기 위한 Go SDK를 제공합니다. 개발자는 이 도구를 사용하여 Go 애플리케이션 내에서 TypeSafe AI 기능을 직접 호출하고 API 통신을 위한 구조화된 클라이언트 메서드를 활용할 수 있습니다.
이 저장소는 Jev 1.13.0에 대한 독립적인 분석을 제공합니다. 제어된 프롬프트 실험과 원시 데이터를 기록하여 사용자가 오프라인 테스트를 통해 모델의 동작과 성능 특성을 검증할 수 있도록 돕습니다.