Jev 런치 포스트
Diogo Almeida가 TypeSafe의 구조화된 판단 모델 Jev를 소개합니다. 런치 영상과 원문 스레드에서 접근 방식, 활용 사례, 제작자가 발표한 성능을 확인하세요.
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새로운 소식Diogo 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.
요약·번역에 AI를 활용합니다. 원문과 성능 주장은 출처에서 확인하세요.
이 저장소는 DeepSeek Harness 프레임워크를 위한 플러그인 제품군을 제공합니다. Jev 시스템 원 의사결정 모델을 통합하여 기존 하네스 환경 내에서 자동화된 추론 및 의사결정 프로세스를 구현하는 방법을 보여줍니다.
이 웹 기반 프로젝트는 Jev가 체스 양쪽 진영을 모두 플레이하는 3D 체스 환경을 제공합니다. 사용자는 자동화된 게임 플레이를 관전하거나 직접 개입하여 게임 도중 특정 진영을 조종할 수 있습니다.
이 프로젝트는 macOS에서 음성으로 제어되는 자동화 기능을 제공합니다. 시각 모델에 의존하지 않고 음성 명령을 통해 시스템 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
Superlog is an AI SRE agent that investigates Sentry and Datadog alerts, filters noise, and opens pull requests from Slack.
후원 프로젝트 보기이 도구는 Jev를 사용하여 표준 복사 및 붙여넣기 상호작용을 개선하는 방법을 보여줍니다. 사용자의 현재 작업 맥락에 따라 콘텐츠를 지능적으로 결정하고 조정하는 의사결정 계층을 도입하여 효율성을 높입니다.
이 영상은 기존 LLM과 비교했을 때 Jev가 가진 기능적 이점을 설명합니다. 특히 AI 기반 개발 워크플로우에서 의사 결정 프로세스와 구조적 구축 작업을 어떻게 개선하는지에 대해 중점적으로 다루고 있습니다.
Jev DSPy Lab은 DSPy 파이프라인 내에서 TypeSafe AI 결정을 기록, 재생 및 벤치마킹하기 위한 도구를 제공합니다. 개발자는 이를 통해 결정적 오프라인 분석을 사용하여 보정, 선택적 위험, 지연 시간 및 모델링된 비용을 측정할 수 있습니다.
Jevable은 Jev 관련 프로젝트와 데모를 모아놓은 큐레이션 디렉토리입니다. 사용자는 체계적으로 분류된 카테고리를 탐색하고 자신의 프로젝트를 제출하여 Jev 생태계 내의 새로운 개발 사례를 공유할 수 있습니다.
이 문서는 TypeSafe AI Python SDK의 핵심 데이터 구조를 설명합니다. JSONValue 및 JSONContent 타입 별칭을 정의하여 라이브러리 내에서 JSON 호환 데이터와 중첩된 매핑을 처리하는 표준 방식을 제공합니다.

One system for commercial operations. AI automation for order processing, quote-to-cash, and the work behind the work, built around your rules and approvals.
후원 프로젝트 보기이 프로젝트는 collusion.wiki 코퍼스에 TypeSafe Jev noul 판단 기본 요소를 적용하는 방법을 보여줍니다. Qwen3.8-Flash-Next 모델을 사용하여 인간과 에이전트가 작성한 페이지를 분류하고 로컬 및 일대일 환경에서 성능을 비교합니다.
이 도구는 Jev를 사용하여 구축된 Youform용 음성 빌더를 보여줍니다. 제작자는 이 대화형 양식 구축 환경을 구현하는 과정에서 개발 속도가 향상되었다고 언급했습니다.
Magic Jev Ball은 GitHub 풀 리퀘스트 워크플로우를 간소화하기 위한 도구입니다. Jev를 사용하여 CI 상태, 변경 사항 크기 및 기존 리뷰를 분석하며, 개발자는 이를 통해 200밀리초 내에 자동화된 승인 결정을 내릴 수 있다고 주장합니다.
이 PHP 및 Laravel SDK는 TypeSafe AI의 JEV 모델 시리즈와 상호 작용하기 위한 인터페이스를 제공합니다. 개발자가 기존 웹 애플리케이션 워크플로우에 해당 AI 모델을 통합하는 방법을 보여줍니다.
이 프로젝트는 100명의 AI NPC가 거주하는 가상 마을을 구현합니다. Jev가 각 에이전트의 행동을 결정하고 환경이 서사를 생성하는 방식을 보여줍니다.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
후원 프로젝트 보기이 저장소는 TypeSafe AI의 Jev를 위한 재현 가능한 벤치마크를 제공하며, 에이전트 도구 호출 위험 분류 성능을 평가합니다. 명확하거나 모호한, 혹은 적대적인 작업 시나리오 전반에 걸쳐 정확도, 지연 시간 및 신뢰도 점수의 신뢰성을 테스트합니다.
이 실험은 Jev를 공중전 시뮬레이션에 통합하는 과정을 다룹니다. 제작자는 게임 환경 내에서 AI의 공중전 기동과 전술적 의사결정 능력을 개선하기 위한 지속적인 개발 노력을 보여줍니다.
rh-guard는 코딩 에이전트를 위한 보상 해킹 탐지 메커니즘을 제공합니다. 구조적 거부와 TypeSafe Jev System One 사이드카를 사용하여 Claude Code 및 Cursor 내의 후크를 모니터링하며, 자동화된 개발 작업 중 발생할 수 있는 보상 해킹 행위를 식별하는 것을 목표로 합니다.
이 프로젝트는 Gemma 3 270M 아키텍처를 활용한 Jev 스타일의 시스템 원 의사결정 모델을 구현합니다. 텍스트 생성 과정 없이 단일 순방향 패스만으로 보정된 빠른 의사결정을 수행하는 방법을 보여줍니다.
이 저장소는 TypeSafe의 jev 프레임워크를 활용하는 소프트웨어 프로젝트들을 모아놓은 디렉토리입니다. 개발자들이 이 기술을 사용하여 구축된 실제 구현 사례와 커뮤니티 기반 애플리케이션을 쉽게 탐색할 수 있도록 돕습니다.
이 실험은 Jev가 퍼즐 게임인 뿌요뿌요를 플레이하는 모습을 보여줍니다. 제작자는 시스템이 게임 보드 상태를 평가하고 전략적 의사결정을 통해 떨어지는 블록을 관리하는 과정을 시연합니다.
이 프로젝트는 Jev AI 모델을 사용하여 지뢰 찾기를 해결하는 방법을 보여줍니다. 추론적 팬아웃 및 신뢰도 기반 라우팅 패턴을 통해 지뢰 확률을 계산하며, 결정론적 솔버와 비교하여 모델의 성능을 평가합니다.
이 프로젝트는 사용자 입력에 개별적으로 반응하는 100명의 시뮬레이션된 인격으로 구성된 동적 청중을 보여줍니다. Jev를 사용하여 대규모 합성 청중 환경 내에서 복잡한 개별 상호작용을 관리하는 방법을 시연합니다.
이 플러그인은 Claude Code 등과 통합되어 Jev 의사결정 모델과 OpenRouter 가격 정보를 바탕으로 AI 모델을 선택합니다. 작업별로 지능, 속도, 비용 간의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다.
JEVLAB ARTJev Sift는 에이전트 기반 분류 및 선택적 읽기를 위한 개발자 도구입니다. 이 프로젝트는 에이전트 플러그인과 MCP 도구를 활용하여 정보 흐름을 효율적으로 필터링하고 정리하는 방법을 보여줍니다.
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후원 프로젝트 보기이 실험은 Jev를 검색 리랭커로 평가하며, 표준 벡터 검색 대비 제한적인 성능 향상을 확인했습니다. 제작자는 평가 방법론에 따라 결과가 혼재되어 나타난다고 보고하며, 일관된 개선 효과를 입증하지 못했습니다.
JEVLAB ART이 프로젝트는 화면 OCR과 TypeSafe를 사용하여 작업을 분류하고 macOS에서 컴퓨터를 제어하는 자동화 에이전트를 보여줍니다. 제작자는 단계당 약 0.0002달러의 비용 효율성을 달성할 수 있다고 주장합니다.
이 프로젝트는 오픈 모델을 활용하는 Jev 호환 공개 API를 제공합니다. sglang 프레임워크를 사용하여 Jev 기반 워크플로우에서 빠른 병렬 처리를 구현하는 방법을 보여줍니다.
이 프로젝트는 Jev를 활용한 적응형 인앱 지원 시스템을 보여줍니다. 사용자가 인터페이스를 탐색하는 동안 발생하는 어려움을 실시간으로 감지하고, 상황에 맞는 도움을 제공하여 사용자 경험을 개선하는 방식을 제시합니다.
JEVLAB ARTjevwire는 MCP 서버, 임베드 가능한 DecisionModel 라이브러리, Claude Code 플러그인을 포함한 AI 에이전트용 의사결정 계층을 제공합니다. 이 도구는 TypeSafe AI의 Jev 프레임워크를 활용하여 에이전트의 의사결정 프로세스를 관리하는 방법을 보여줍니다.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
후원 프로젝트 보기roverlab은 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.
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 자료는 Jev를 사용하여 안드로이드 엔드투엔드 테스트를 자동화하는 과정을 보여줍니다. 작성자는 기존 도구보다 빠른 결과를 얻을 수 있다고 주장하지만, 이러한 성능 수치는 독립적인 검증을 거치지 않았습니다.
jgrep은 리터럴 패턴 대신 의미론적 설명을 기반으로 텍스트를 필터링하는 명령줄 도구입니다. 이 도구는 Jev 의사결정 모델을 사용하여 행의 의미를 해석하며, 제작자는 행당 약 200밀리초의 처리 속도를 보고합니다.
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.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
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JEVLAB ARTSkillbox는 개인 기술을 정리하기 위한 자체 호스팅 라이브러리입니다. 이 프로젝트는 Jev 추천 기능을 선택적으로 포함하여 사용자의 기존 기술을 기반으로 관련 학습 경로를 제안하는 기능을 제공합니다.
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.
이 프로젝트는 Jev와 통합된 2048 퍼즐 게임 구현을 보여줍니다. 이는 TypeSafe AI 프레임워크를 사용하여 게임 로직과 의사 결정 프로세스를 자동화하는 방법을 보여주는 실용적인 예제입니다.
이 도구는 Maxfusion과 Jev를 사용하여 비디오 광고의 개별 샷을 평가합니다. 제작자는 이 시스템이 수백 개의 광고를 몇 분 안에 처리한다고 주장하며, 신속한 자동 시각 콘텐츠 분석 및 성과 채점 방법을 보여줍니다.
JEVLAB ART이 자료는 TypeSafe의 System One 모델로서 Jev의 핵심 기능과 평가 지표를 설명합니다. 시스템의 작동 방식과 에이전트 워크플로우에서의 성능을 평가하는 데 사용되는 기준에 대한 개요를 제공합니다.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
후원 프로젝트 보기
JEVLAB ART이 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.
이 도구는 Jev의 기능을 활용하여 웹사이트에서 인보이스를 자동으로 찾고 가져옵니다. 이 프로젝트는 자동화된 웹 상호작용을 통해 문서 관리 워크플로우를 효율화하는 실용적인 사례를 보여줍니다.
이 도구는 TypeSafe AI Jev/System One을 위한 시스템 아키텍처 기술을 제공합니다. 모호한 의미론적 판단을 구조화된 Choice, Score, Noul 기본 요소로 변환하여 시스템 의사결정을 개선하는 방법을 보여줍니다.
이 프로젝트는 Jev-thoven이 생성한 2분 길이의 음악 작품을 선보입니다. 제작자는 이 곡이 제1원칙을 사용하여 작곡되었다고 주장하며, 시스템이 창의적인 오디오 생성 작업을 어떻게 처리하는지 보여주는 사례를 제공합니다.
JEVLAB ART이 프로젝트는 Jev 에이전트 기술을 Oxlint 정적 분석 프레임워크에 통합하는 방법을 보여줍니다. Jev 기반 로직을 활용하도록 설계된 사용자 지정 플러그인을 통해 린팅 기능을 확장하는 기술적 구현을 제공합니다.

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후원 프로젝트 보기이 프로젝트는 151M ModernBERT 모델의 재현 결과를 보여줍니다. 적응형 보정 오류 및 CPU 지연 시간과 같은 구체적인 성능 지표를 기록하며, 성공 사례와 함께 확인된 실패 사례를 투명하게 공개합니다.
이 프로젝트는 사용자가 텍스트를 입력하여 Jev가 콘텐츠를 어떻게 평가하고 분류하는지 확인할 수 있는 댓글 관리 플레이그라운드입니다. 커뮤니티 관리 워크플로우에서 자동화된 의사결정을 구현하는 실용적인 방법을 보여줍니다.
이 실험은 Jev를 사용하여 3,000개 이상의 소셜 미디어 게시물을 분석합니다. 대규모 데이터 세트에서 구조화된 통찰력을 추출하여 창작자가 체계적인 질문을 통해 콘텐츠 전략을 식별하고 개선할 수 있는 방법을 보여줍니다.
JEVLAB ART이 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.
이 도구는 Jev 기반의 구문 강조 구현을 보여줍니다. 프로그래밍 언어 자동 식별, 코드 색상 지정 및 코드 분석을 위한 통합 린트 규칙 적용 기능을 시연합니다.
이 Claude Code 플러그인은 Jev를 통합하여 코드 리뷰 결과, 디버깅 가설 및 설계 옵션의 점수를 매깁니다. 단순한 의견 대신 보정된 확률적 평가를 제공하는 것을 목표로 합니다.
jev-lint는 Jev 분류기를 사용하여 코드와 문서 간의 논리적 불일치를 식별하는 도구입니다. ast-grep 매처와 자연어 쿼리를 결합하여 잘못된 주석, 이름 불일치, 숨겨진 실패 경로와 같은 문제를 탐지합니다.
이 Rust SDK는 TypeSafe System One과 상호 작용하기 위한 인터페이스를 제공합니다. Jev 생태계 내에서 엄격한 타입 안전성을 요구하는 시스템을 구축하는 개발자를 위해 저지연 작업을 우선시하도록 설계되었습니다.
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.
jfind는 자연어를 사용하여 의미론적 파일 검색을 수행하는 명령줄 도구입니다. TypeSafe.ai의 jev 모델을 활용하여 사용자 설명에 기반한 파일 관련성을 평가하며, 효율성과 개인정보 보호를 위해 기존 필터링은 로컬에서 처리합니다.

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.
후원 프로젝트 보기이 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 MCP 서버는 프로젝트별 원장을 유지하여 세션 기록을 추적합니다. Vercel AI Gateway를 통해 Jev 평가 모델을 활용하여 이전 작업 컨텍스트를 불러오며, 현재 세션이 과거 작업 내용을 바탕으로 진행될 수 있도록 지원합니다.
이 저장소는 Jev System One 모델의 기능을 평가하기 위해 설계된 실험적 데모 모음을 제공합니다. 이 리소스는 다양한 시나리오에서 모델의 성능과 동작을 테스트하는 데 유용한 도구로 활용됩니다.
이 프로젝트는 Jev를 위한 보조 MCP 서버 구현을 제공합니다. 개발자들이 Jev 호환 에이전트 워크플로우에 PyModel 기반 구성 요소를 통합하는 방법을 탐색할 수 있는 기술적 리소스 역할을 합니다.
JEVLAB ARTJev가 작업과 DOM 요소를 선택하고, 입력할 문장이 필요할 때만 작은 LLM이 텍스트를 작성하는 브라우저 에이전트입니다.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
후원 프로젝트 보기RLHF 개발자가 제작한 비언어적 모델에 대한 독립적인 연구 보고서입니다. 52페이지 분량의 PDF, 50개의 중국어 재현 테스트, 그리고 추적 가능한 데이터 테이블을 통해 모델의 특성을 상세히 분석합니다.
이 프로젝트는 라우팅, 테트리스, 군집 시뮬레이션 및 건틀릿 챌린지를 포함한 대화형 그래픽 모듈 모음을 제공합니다. Jev 기반 애플리케이션 개발 및 게임 로직 구현을 위한 실용적인 예시를 보여줍니다.
이 프로젝트는 Jev가 매일의 뉴스 헤드라인을 평가하는 실시간 통합을 보여줍니다. 세 가지 기본 요소가 AI가 인류를 제거해야 하는지에 대한 실존적 질문에 대해 주기적으로 내리는 판결을 제시합니다.
이 리소스는 TypeSafe AI SDK를 위한 JsonValue 타입 별칭을 정의합니다. 문자열, 숫자, 불리언, null, 배열 및 중첩된 객체를 포함하여 유효한 모든 JSON 호환 데이터를 나타내기 위한 재귀적 TypeScript 구조를 보여줍니다.
이 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.

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.
후원 프로젝트 보기이 프로젝트는 로컬 CoreML 모델과 OCR을 활용하여 스크린샷 없이 컴퓨터 인터페이스와 상호작용하는 Jev 기반 시스템을 보여줍니다. 시각적 스크린샷 기반 탐색을 대체할 수 있는 자동화된 에이전트 작업 방식을 탐구합니다.
이 커뮤니티 주도 프로젝트는 Jev를 활용하여 격투 기술을 분석하고 개선합니다. 격투 게임 플레이어가 체계적인 피드백을 통해 자신의 실력을 향상할 수 있도록 돕는 디지털 훈련 보조 도구입니다.
이 프로젝트는 Pi 코딩 에이전트를 위한 의사결정 계층으로 TypeSafe Jev를 통합합니다. 도구 호출 게이트를 구현하고 jev_ask를 사용하여 에이전트 워크플로우 내에서 유형이 지정된 보정된 응답을 제공하는 방법을 보여줍니다.
이 시연은 Jido 에이전트가 Jev를 사용하여 틱택토 게임에서 수를 두는 과정을 보여줍니다. 이는 Jev가 멀티 에이전트 게임 환경에서 의사결정 프로세스를 조정하는 데 어떻게 적용될 수 있는지 보여주는 실용적인 사례입니다.
시작 가이드, 질문 유형, 구현 패턴, 실전 예제, HTTP API와 SDK 레퍼런스를 모았습니다.

One system for commercial operations. AI automation for order processing, quote-to-cash, and the work behind the work, built around your rules and approvals.
후원 프로젝트 보기이 저장소는 유형화된 의사결정 모델을 평가하기 위한 프레임워크를 제공합니다. Jev 기반 시스템의 재현 가능한 벤치마킹을 지원하기 위해 보정, 선택적 위험 및 지연 시간을 측정하는 데 중점을 둡니다.
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.
이 프로젝트는 1,000개의 앱 리뷰를 분류하는 작업에서 Jev와 Gemini 3.8 Flash의 성능을 비교합니다. 제작자는 Jev가 해당 작업에서 Gemini 모델보다 훨씬 빠른 처리 속도와 저렴한 비용을 제공한다고 주장합니다.
구조화된 판단 결과로 슈퍼 마리오의 동작을 제어하는 게임 실험입니다.
연구실에서 나누는 작은 대화.
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