자료 제보
Français
Deutsch
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTJev 런치 포스트
Diogo Almeida가 TypeSafe의 구조화된 판단 모델 Jev를 소개합니다. 런치 영상과 원문 스레드에서 접근 방식, 활용 사례, 제작자가 발표한 성능을 확인하세요.
2026-09-15 · Launch postView on X
TYPESAFE
JEV
JEV작은 판단.
커다란 가능성.
인터넷 곳곳의 Jev 프로젝트, 실용적인 가이드와 놀라운 아이디어를 한곳에서.
Updated 3 JEVLAB NEWS posts
새로운 소식
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTSDiogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POST
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe 공식 출시 발표
TypeSafe가 스텔스 모드를 마치고 Jev를 공개했습니다. Diogo Almeida의 런치 영상과 소개 스레드로 이어지는 공식 발표입니다.
2026-09-15 · TypeSafe AIView on X
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIAL대기 목록 없이 Jev 시작하기
TypeSafe가 대기 목록 없는 Jev 공개 접근을 발표했습니다. 공식 콘솔에서 앱에 사용할 구조화된 판단을 시작할 수 있습니다.
JEVLAB ART2026-09-20 · TypeSafe AIView on X
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIAL코드가 바로 사용할 수 있는 판단
TypeSafe가 Jev의 구조화된 출력을 소개합니다. 앱의 상태와 질문을 전달하면 확률·선택지·점수로 응답하며, 연결된 발표에서 Venice API 통합도 확인할 수 있습니다.
JEVLAB ART2026-09-18 · TypeSafe AIView on X
요약·번역에 AI를 활용합니다. 원문과 성능 주장은 출처에서 확인하세요.
JEVLAB ARTjev2048
이 프로젝트는 Jev 의사결정 모델이 온라인 2048 게임을 플레이하는 모습을 보여줍니다. 모델이 단일 API 호출을 통해 이동을 수행하는 방식을 구현하여, 브라우저 기반 게임 환경 내에서 Jev 로직을 통합하는 방법을 시연합니다.
erhanmeydan3
3Games & real time
English
Games & real timeEnglishDmytro Hrybov
MuJoCo 로봇 팔 제어
이 프로젝트는 MuJoCo 시뮬레이션 환경 내에서 로봇 팔을 실시간으로 제어하는 방법을 보여줍니다. 로봇 조작기의 동작과 움직임을 관리하기 위해 2단계 의사결정 프로세스를 활용하여 제어 효율성을 탐구합니다.
Devices & roboticsEnglish
Devices & roboticsEnglish
Matthew BermanJev를 활용한 경쟁사 광고 분석
이 시연은 Jev가 37개 브랜드의 광고 724개를 분석하는 과정을 보여줍니다. 이 도구가 광고의 구성 요소와 형식을 빠르게 분류하여 마케팅 분석 효율을 높이는 방법을 설명합니다.
Agents & browsersEnglish
Agents & browsersEnglish
RanjanAskJev
AskJev는 핸즈프리 웹 탐색을 가능하게 하는 커뮤니티 프로젝트입니다. 이 도구는 Jev가 브라우저 작업을 처리하고 Claude가 대화를 관리하는 협업 방식을 통해 사용자가 음성이나 텍스트로 웹 브라우징을 제어할 수 있도록 지원합니다.
Agents & browsersEnglish
English
JEVLAB ARTagent-chaperone
agent-chaperone는 AI 에이전트의 도구 호출 및 결과를 실행 전후로 검사하는 보안 계층을 제공합니다. 이 MCP 프록시와 후크 어댑터는 에이전트나 외부 도구가 상호작용을 처리하기 전에 이를 검토할 수 있도록 지원합니다.
agent-chaperone1
Agents & browsersEnglish
English
x.com4분 만에 알아보는 Jev
이 영상은 Jev의 핵심 개념을 4분 동안 간결하게 설명합니다. Jev가 무엇인지 소개하고 현재 기술적 한계점을 다루어 사용자가 프레임워크의 실질적인 범위를 이해하도록 돕습니다.
Creative & growth
Español
Creative & growthEspañol
JEVLAB ARTarize.com
Phoenix 추적 통합
이 통합은 개발자가 Jev 애플리케이션 내의 의사결정 과정을 모니터링하고 분석할 수 있도록 지원합니다. Arize 계측을 사용하여 모델 출력에 대한 상세한 가시성을 제공하며, 팀이 자동화된 판단의 논리를 추적하고 평가하도록 돕습니다.
Tools & appsEnglish
Tools & appsEnglish
JEVLAB ARTjev-reach
이 도구는 Chrome DevTools와 MCP를 통합하여 자동화된 브라우저 탐색을 지원합니다. 에이전트가 대상 위치를 식별하고 특정 DevTools 명령을 실행하여 작업을 수행하는 워크플로우를 보여줍니다.
rashedInt320
Agents & browsersEnglish
English
JEVLAB ARTjev-ood-calibration
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.
scienthoon3
Research & dataEnglish
Research & dataEnglish
Jack ChengGesture Canvas
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 가리키는 제스처와 음성 명령을 실시간 그리기 작업으로 변환하는 다중 모드 인터페이스를 보여줍니다. 공간 및 언어 입력을 통합하여 디지털 창작을 수행하는 실험적인 방식을 제시합니다.
Tools & appsEnglish
English
JEVLAB ARTtypesafe-assist
이 프로젝트는 Jev System One 모델을 Home Assistant에 통합하여 대화형 에이전트로 활용합니다. 홈 자동화 인터페이스에 외부 언어 모델을 연결하여 음성 기반 제어를 구현하는 방법을 보여줍니다.
JanOstrowka3
Agents & browsersEnglish
EnglishTypeSafe AITypeSafe AI의 상태 개념
이 공식 문서는 TypeSafe AI 프레임워크 내의 상태 개념을 정의합니다. 복잡한 AI 상호작용과 시스템 워크플로우 전반에 걸쳐 일관성과 맥락을 유지하기 위한 핵심 구성 요소로서 상태 관리가 어떻게 작동하는지 설명합니다.
JEVLAB ARTStart hereEnglish
Start hereEnglish
JEVLAB ARTconstruct-auto-classifier
이 도구는 AI 코딩 에이전트의 셸 명령을 필터링하는 효과 기반 안전 게이트를 제공합니다. 구조적 규칙과 Jev 또는 채팅 모델을 결합하여 명령의 안전성을 평가하며, 위험한 작업이 실행되지 않도록 방지하는 것을 목표로 합니다.
godspede3
Agents & browsersEnglish
EnglishJEVLAB ARTJevSwiftSDK
이 Swift SDK는 Jev와 상호작용하기 위한 타입 안전 인터페이스를 제공합니다. Swift Package Manager를 통해 비동기 작업, 요청 배치 처리 및 자동 재시도 기능을 지원합니다.
NSStudent8
Start hereEnglish
EnglishJEVLAB ARTHermes와 Jev의 마인크래프트 플레이
이 프로젝트는 Hermes가 계획을 세우고 Jev가 제한된 행동을 선택하여 마인크래프트를 플레이하는 에이전트 아키텍처를 보여줍니다. 엔더 드래곤 스피드런을 재현하며, 하네스 측의 유효성 검사와 특화된 컨트롤러가 일반 LLM보다 효율성과 비용 면에서 우수함을 입증합니다.
teknium13
Games & real timeunknown
JEVLAB ARTa0-typesafe-ai
이 저장소는 Agent Zero를 위한 Jev 판단과 타입이 지정된 도구 및 확률 카드를 제공합니다. 구조화된 타입 안전 상호작용과 확률적 의사결정 과정을 통해 에이전트의 신뢰성을 향상시키는 프레임워크를 보여줍니다.
3clyp505
Agents & browsersEnglish
EnglishTypeSafe AIScore
이 공식 TypeSafe 참조는 Score 프리미티브를 정의합니다. TypeSafe 프레임워크 내에서 모델 출력을 평가하기 위한 핵심 메커니즘을 설명하며, 개발자에게 구현에 필요한 기술 사양을 제공합니다.
JEVLAB ARTStart hereEnglish
EnglishJEVLAB ARTlkclean
lkclean은 Jev를 사용하여 LinkedIn 피드를 필터링하는 Chrome 확장 프로그램입니다. 이 도구는 참여 유도성 게시물이나 관련 없는 콘텐츠를 숨기고, 모델이 내린 모든 결정에 대한 설명을 제공합니다.
stefw8
Decisions & routingEnglish
Decisions & routingEnglishTypeSafe AITypeSafe 구축 방법
이 공식 참조 가이드는 TypeSafe를 사용하여 애플리케이션을 개발하기 위한 기본 개념을 설명합니다. 개발자가 TypeSafe 시스템을 기존 소프트웨어 워크플로우에 효과적으로 통합하는 데 필요한 프레임워크와 아키텍처 패턴을 제공합니다.
JEVLAB ARTStart hereEnglish
English
JEVLAB ARTis-malicious
이 도구는 Jev를 사용하여 코드베이스에서 기만적이거나 데이터를 탈취하는 동작을 검사합니다. 사용자가 코드를 실행하기 전에 의심스러운 파일과 해당 코드 라인을 식별하여 잠재적인 보안 위험을 미리 검토할 수 있도록 지원합니다.
luantak18
Agents & browsersEnglish
English
JEVLAB ARTtypesafe-computer-use
이 프로젝트는 화면 OCR과 TypeSafe를 사용하여 작업을 분류하고 macOS에서 컴퓨터를 제어하는 자동화 에이전트를 보여줍니다. 제작자는 단계당 약 0.0002달러의 비용 효율성을 달성할 수 있다고 주장합니다.
awlevin725
Agents & browsersEnglish
English
JEVLAB ARTjevmlx
jevmlx는 Apple Silicon에서 MLX 모델을 위한 병렬 제약 조건 기반 의사결정을 지원합니다. 이 도구는 단일 순방향 패스 내에서 타입이 지정된 스키마 유효 JSON 출력을 생성하여 로컬 머신러닝 모델의 구조화된 데이터 추출을 효율화합니다.
bnsd5552
Research & dataEnglish
EnglishProbably Nick
Jev 피아노 작곡
이 프로젝트는 Jev가 입력 시퀀스를 기반으로 음표와 코드를 선택하여 피아노 음악을 생성하는 과정을 보여줍니다. Jev 아키텍처를 활용한 자동 음악 작곡의 창의적인 실험 사례입니다.
Creative & growthEnglish
EnglishJEVLAB ARTroverlab
roverlab은 3D 행성 탐사 로봇 시뮬레이션 환경입니다. 이 도구는 개발자들이 TypeSafe AI 프레임워크를 사용하여 가상의 외계 지형에서 자율 의사결정 알고리즘을 실험하고 테스트할 수 있는 샌드박스를 제공합니다.
juancamiloqhz0
Games & real timeEnglish
EnglishJEVLAB ARTjev-windows-voice
이 프로젝트는 OpenAI Realtime과 로컬 Whisper 모델을 활용한 음성 기반 Windows 제어 기능을 보여줍니다. Jev, UI Automation, Playwright를 결합하여 Windows 10 및 11 환경에서 자연어 명령으로 데스크톱 애플리케이션을 조작하는 방법을 제시합니다.
mstf-svndk3
Agents & browsersEnglish
English
aresMaxFusion 광고 라이브러리 처리
이 시연은 Jev가 대량의 광고 데이터를 처리하는 모습을 보여줍니다. 제작자는 이 시스템이 20초 이내에 거의 2,000개의 광고를 처리할 수 있다고 주장하며, 고속 시장 분석 워크플로우에 대한 잠재력을 제시합니다.
Agents & browsersEspañol
Español
JEVLAB ARTTypesafe_chess_eval
이 프로토타입은 체스에 타입 안전 AI를 적용하는 실험을 다룹니다. 제작자는 현재 모델이 체스 게임에서 좋은 성능을 보이지 못하고 있다고 언급하며, 이 시스템이 게임 최적화를 위해 설계된 것은 아니라고 설명합니다.
AliceRoselia0
Games & real timeEnglish
EnglishJEVLAB ARTtypesafe-jev-mcp
이 MCP 서버는 TypeSafe Jev 모델을 AI 에이전트의 유형화된 평가 도구로 통합합니다. 상태와 구조화된 질문을 처리하여 선택, 점수, 확률과 같은 결과를 반환함으로써 자동화된 의사결정 워크플로우를 구현하는 방법을 보여줍니다.
anasbekheit1
Decisions & routingunknown
JEVLAB ARTawesome-jev
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.
ckaraca9
Tools & appsEnglish
EnglishJEVLAB ARTllama-index-jev
이 프로젝트는 LlamaIndex 리랭킹 및 라우팅과 TypeSafe Jev의 통합을 보여줍니다. 유형이 지정된 점수와 선택 항목을 사용하여 의사 결정 프로세스를 관리하며, 기존 LLM-as-judge 평가 방식보다 비용 효율적인 대안을 제시하는 것을 목표로 합니다.
WiktorB20043
Decisions & routingEnglish
EnglishJEVLAB ARTsqlite3-jev
이 SQLite 확장은 TypeSafe Jev와의 직접적인 통합을 제공하여, 사용자가 SQL 쿼리 내에서 libcurl 기반 함수 호출을 통해 분류, 점수 매기기, 예/아니오 확률 확인과 같은 의사결정 기반 AI 작업을 수행할 수 있게 합니다.
github.com3
Decisions & routingunknown
JEVLAB ARTpi-quiet-ask
이 프로젝트는 pi 코딩 에이전트의 의사결정 계층으로 TypeSafe Jev를 통합하는 방법을 보여줍니다. 소프트웨어 개발 작업을 자동화하기 위해 구조화된 조용한 추론을 에이전트 프레임워크에 적용하는 방식을 탐구합니다.
HyunjunJeon10
Agents & browsersEnglish
English
Ira BodnarRyze SEO 및 GEO 에이전트
이 프로젝트는 자동화된 데이터 분석을 활용하여 검색 엔진 및 지리적 최적화 작업을 간소화합니다. 제작자는 이 방식이 기존 대비 운영 비용을 90% 절감한다고 주장하지만, 이러한 성능 수치는 독립적인 검증을 거치지 않았습니다.
Agents & browsersEnglish
English
JEVLAB NEWS알리바바, 차세대 Qwen4 로드맵 및 영상 생성 모델 발표
알리바바가 5~10조 파라미터 규모를 목표로 하는 차세대 Qwen4 시리즈 로드맵을 공개했습니다. 또한 11월에는 일관성과 서사 제어 능력을 강화한 새로운 영상 생성 모델을 선보일 예정입니다.
JEVLAB ARTResearch & data
JEVLAB NEWS화이트서클, AI 모델 사후 훈련 프레임워크 Halo 공개
화이트서클이 오픈소스 AI 모델의 사후 훈련을 효율화하는 Halo 프레임워크를 발표했습니다. 이 도구는 기존 라이브러리 대비 향상된 처리량과 메모리 효율성을 제공하며 학습 과정을 간소화합니다.
Research & data
JEVLAB ARTJEV-language
이 저장소는 Jev 프로그래밍 언어를 위한 기초적인 프레임워크를 제공합니다. 이 언어 프로젝트의 구문과 핵심 구현 세부 사항을 탐구하고자 하는 개발자들을 위한 기술적 자원 역할을 합니다.
Nolane-x1
Tools & appsEnglish
EnglishJEVLAB ARTjev-builder
이 브라우저 기반 도구는 템플릿 중심 인터페이스를 제공하여 TypeSafe Jev 요청 생성을 간소화합니다. 사용자는 JSON 지식이나 소프트웨어 설치 없이 로컬에서 필요한 필드를 채울 수 있어 요청 생성 과정을 효율적으로 만들어 줍니다.
collapseindex3
Tools & appsEnglish
EnglishJEVLAB ARTjev-playground
이 Next.js 애플리케이션은 Jev 모델, 특히 System One 아키텍처를 테스트하기 위한 샌드박스 역할을 합니다. 개발자가 모델 출력을 실험하고 TypeSafe AI 통합 기능을 탐색할 수 있는 실용적인 인터페이스를 제공합니다.
Little-Planet-Labs1
Tools & appsEnglish
EnglishJEVLAB ARThundred
이 프로젝트는 100명의 AI NPC가 거주하는 가상 마을을 구현합니다. Jev가 각 에이전트의 행동을 결정하고 환경이 서사를 생성하는 방식을 보여줍니다.
jammaru5
Games & real timeEnglish
English
JEVLAB ARTswitchloom
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.
Instructa1
Agents & browsersEnglish
EnglishJEVLAB ARTtypesafe-ai-go
이 커뮤니티 유지 관리 Go SDK는 TypeSafe AI System One 평가 API를 위한 구조화된 인터페이스를 제공합니다. 유연한 빌더, 유형이 지정된 질문 정의, 지수 백오프를 포함한 내장 재시도 로직을 통해 평가 서비스와의 안정적인 상호 작용을 지원합니다.
kisshan134
Start hereunknown
JEVLAB ARTmadewithjev.com
Jev Engineering이란 무엇인가?
이 자료는 AI 에이전트 개발을 위한 Jev Engineering 방법론을 설명합니다. 자율 시스템의 신뢰성과 기능적 설계를 향상하기 위해 고안된 핵심 원칙과 체계적인 개발 관행을 다루고 있습니다.
Agents & browsersEnglish
English
JEVLAB ARTjevgpt
이 프로젝트는 TypeSafe AI의 Jev 모델 아키텍처를 활용한 챗봇 구현을 보여줍니다. 텍스트를 직접 생성하지 않는 모델에 자기회귀 방식을 적용하여 대화형 상호작용을 구현하는 독특한 접근 방식을 탐구합니다.
Bewinxed2
Research & dataEnglish
English
Raptor제브 중간 계층을 사용하는 이중 팔 로봇
이 프로젝트는 제브를 중간 계층 의사결정 엔진으로 활용하는 이중 팔 로봇 시스템을 보여줍니다. 제작자는 역기구학과 물리적 상호작용이 전용 코드를 통해 처리되어 효율적이고 정밀한 작동 성능을 보장한다고 설명합니다.
Devices & robotics
日本語
日本語
JEVLAB ARTjev-visual
이 실험은 Apple Silicon 하드웨어에서 Jev와 유사한 시각적 추론을 시연합니다. 공유 컨텍스트 관리 및 직접 후보 점수 매기기 기법을 포함한 로컬 시각적 처리 방식을 보여주며, 이러한 추론 모델이 로컬 환경에서 어떻게 작동하는지에 대한 실질적인 통찰을 제공합니다.
hr98w208
Decisions & routingEnglish
EnglishJEVLAB ARTDGP (Decision Graph Protocol)
이 실험적 프로토콜은 Jev 어댑터를 사용하여 유형화된 선택을 통해 증거를 평가합니다. 애플리케이션 코드가 권한을 검증하고 구조화된 의사결정 프레임워크 내에서 시뮬레이션된 데모 작업을 실행하는 방법을 보여줍니다.
numerous-com0
Agents & browsersEnglish
English
x.comJev에 대한 회의적 시각
이 커뮤니티 게시물은 Jev를 고속 의사결정 분류기로 평가합니다. 작성자는 복잡한 시나리오에서의 정확성에 의문을 제기하면서도, 지연 시간이 짧아야 하는 제한된 솔루션 공간에서는 잠재적인 이점이 있을 수 있다고 분석합니다.
JEVLAB ARTAgents & browsers
简体中文
简体中文JEVLAB ARTtheneuron.aiexplainer-articles
Jev: 시스템 원 모델 설명
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.
Tools & appsEnglish
English
kenoJev를 활용한 경쟁사 광고 분석
이 자료는 Jev를 사용하여 경쟁사의 광고 자료를 분석하는 방법을 보여줍니다. 광고 데이터를 처리하여 마케팅 전략 수립을 위한 창의적인 광고 후보 목록을 생성하는 워크플로우를 설명합니다.
Creative & growthEnglish
EnglishTypeSafe AIAsyncTypeSafeClient
이 리소스는 Python용 AsyncTypeSafeClient를 설명하며 TypeSafe AI API와의 비동기 상호 작용을 지원합니다. 구성 매개변수, 로깅 설정 및 모델 관리와 시스템 쿼리 실행을 위한 메서드를 상세히 다룹니다.
JEVLAB ARTStart hereEnglish
English
Sawyer HoodJev 프롬프트 박스 라우터
이 프로젝트는 특정 작업에 가장 적합한 에이전트나 모델을 동적으로 선택하여 프롬프트 박스를 자동으로 채우는 인터페이스를 보여줍니다. 지능형 라우팅을 통해 사용자 입력을 간소화하는 워크플로우를 시연합니다.
Agents & browsersEnglish
EnglishJEVLAB ARThermes-jev-plugin
이 플러그인은 Hermes Agent 프레임워크에 TypeSafe Jev System One 의사결정 도구를 통합합니다. 에이전트의 의사결정을 확인, 라우팅, 점수 매기기 및 평가하기 위한 기능을 제공하여 시스템 내의 논리적 정확성과 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
ajensenwaud3
Agents & browsersEnglish
English
Idan LevinWebMCP 벤치마크에서의 Jev
이 리소스는 WebMCP 벤치마크에서 Jev의 성능을 보여줍니다. 제작자는 이 시스템이 도구 선택 및 인수 생성 전략을 최적화하여 다른 에이전트 프레임워크 대비 모델 비용을 절감하면서도 모든 작업을 성공적으로 완료했다고 주장합니다.
JEVLAB ARTAgents & browsersEnglish
EnglishJEVLAB ARThermes-jev-approvals
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.
anpicasso11
Decisions & routingEnglish
English
JEVLAB ARTawesomejev.com
awesomejev.com 디렉토리
이 리소스는 Jev 기반 프로젝트를 위한 큐레이션된 디렉토리 역할을 합니다. 개발자들에게 Jev 생태계와 관련된 다양한 저장소, 소프트웨어 개발 키트 및 성능 벤치마크에 대한 체계적인 접근 경로를 제공합니다.
Research & dataEnglish
EnglishJEVLAB ARTjev-git
이 도구는 TypeSafe AI Jev를 통합하여 Git 워크플로우에 대한 자동화된 의미론적 검사를 제공합니다. 코드 품질을 유지하기 위해 서브초 단위의 프리커밋 및 프리푸시 검증 게이트를 실행하는 방법을 보여줍니다.
AkashPriyadarshii2
Tools & appsEnglish
EnglishMichael Malis
Jev 쿼리 플래너
이 도구는 Jev를 활용하여 Postgres 쿼리 실행을 최적화합니다. 제작자는 특정 튜닝 조정을 통해 조인 순서 벤치마크에서 12%의 성능 향상을 달성했다고 보고합니다.
Tools & appsEnglish
EnglishJEVLAB ARTruby_decision_model
이 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.
obie48
Tools & appsEnglish
EnglishJEVLAB ARTJevPromptCoach
JevPromptCoach는 코딩 에이전트 프롬프트를 평가하는 Claude Code 플러그인입니다. TypeSafe의 Jev 모델을 사용하여 프롬프트 습관을 추적하고 개선 사항을 보여주며, 지연 시간 추가 없이 프롬프트 품질에 대한 피드백을 제공하는 것을 목표로 합니다.
CrowdLinker2
Agents & browsersEnglish
English
JEVLAB ARTVerdict-open-jev
이 프로젝트는 ModernBERT 기반의 비자기회귀적 의사결정 엔진을 선보입니다. RLCD를 통한 보정된 불확실성 통합을 보여주며, TypeSafe AI Jev 벤치마크 감사를 위한 WebGPU 기반 플레이그라운드를 제공합니다.
Heman10x-NGU62
Agents & browsersEnglish
EnglishNakshatra Saxena
세무 문서 분류
이 프로젝트는 세무 문서를 자동으로 분류하기 위해 설계된 LLM 기반 파이프라인을 보여줍니다. 재무 서류 정리 워크플로우를 시연하지만, 사용자는 자동화된 분류 결과가 실제 세무 업무에 적합한지 직접 검증해야 합니다.
Decisions & routingEnglish
English
JEVLAB ARTPort Cleanup
Port Cleanup은 macOS에서 활성 네트워크 포트를 식별하고 종료하도록 돕는 도구입니다. 이 프로젝트는 개발자가 불필요한 서비스를 안전하게 중단하여 개발 환경을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 기능을 제공합니다.
Epiphany Dynamics0
Tools & appsEnglish
English
JEVLAB ARTtsai-civ2
이 실험적 프로젝트는 브라우저 환경에서 오리지널 Civilization II를 플레이하는 TypeSafe Jev 에이전트를 보여줍니다. 게임 플레이 중 에이전트의 의사 결정 과정을 실시간 행동 확률로 시각화하는 전체 게임 하네스를 포함하고 있습니다.
phyous1
Agents & browsersEnglish
EnglishTypeSafe AI날짜 추출
이 TypeSafe AI 참조 가이드는 비정형 텍스트에서 시간 데이터를 추출하는 표준화된 방법을 보여줍니다. 개발자가 AI 기반 애플리케이션 내에서 신뢰할 수 있는 날짜 파싱을 구현하기 위한 필수 패턴을 제공합니다.
JEVLAB ARTStart hereEnglish
EnglishJEVLAB ARTjev-curate
이 도구는 합성 또는 사전 학습 데이터 세트를 필터링하고 점수를 매기기 위한 고처리량 파이프라인을 제공합니다. TypeSafe AI Jev를 활용하여 Parquet 및 JSONL 파일을 처리하며, 대규모 데이터 스트림에 유형화된 결정을 적용하는 방법을 보여줍니다.
AkashPriyadarshii9
Research & dataEnglish
English
t0t0WhatsApp 고객 그룹 모니터링
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.
JEVLAB ARTResearch & dataEspañol
EspañolTypeSafe AIChoice 프리미티브
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.
JEVLAB ARTStart hereEnglish
Englishwww.youtube.com
Jev 성능 테스트
이 영상은 12가지 실제 시나리오에서 Jev를 테스트한 결과를 다룹니다. 제작자는 운영 속도, 비용 효율성 및 실용적인 적용 가능성에 대한 개인적인 관찰을 공유하며 다양한 환경에서의 시스템 성능을 평가합니다.
Decisions & routingEnglish
English
JEVLAB ARTBeat Jev
Beat Jev는 페널티킥 슈팅 게임 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 Render 워크플로우와 Postgres 데이터베이스를 통합하여 웹 환경에서 게임 상태와 사용자 상호작용을 관리하는 방법을 보여줍니다.
Ojus M Save0
Games & real timeEnglish
EnglishJEVLAB ARTJanus 보정
Janus는 의사결정 작업을 위한 보정 및 신뢰도 기반 라우팅 시스템을 보여줍니다. 이 프로젝트는 Banking77 데이터셋에서 80.2%의 정확도를 보고하며, 개발자는 500건의 결정당 0.103달러의 비용 효율성을 달성했다고 주장합니다.
FirasSX9142
Decisions & routingEnglish
EnglishJEVLAB ARTjev-builder-loop
이 프로젝트는 빌더 에이전트 루프 내에서 판단 센서로서 Jev를 사용하는 방법을 보여줍니다. 사전 지식과 확률을 결합하여 에이전트의 다음 행동을 결정하는 워크플로우를 구현합니다.
rainbowpuffpuff1
Agents & browsersEnglish
EnglishJEVLAB ARTjev-omega.vercel.app
Jev Tetris
이 웹 기반 게임은 테트리스를 플레이하는 자동화된 에이전트를 보여줍니다. 이 에이전트는 구멍 수, 전체 스택 높이, 표면 울퉁불퉁함과 같은 계산된 지표를 기반으로 조각의 회전과 열 배치를 선택하여 보드 상태를 최적화합니다.
Games & real timeEnglish
English