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 Claude Code 모드는 Jev 모델을 통합하여 에이전트의 의사결정을 지원합니다. 프롬프트에 따라 설치된 기술의 우선순위를 지정하고, 에이전트가 내부적으로 수행하는 선택 질문에 대해 신뢰도가 높을 때 자동으로 답변하는 기능을 보여줍니다.
Lurk은 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.
JEVLAB ART이 도구는 Jev 기반의 유형화된 결정을 사용하여 GitHub 풀 리퀘스트 라벨링을 자동화합니다. 코드 변경 사항을 코드 라인 수가 아닌 개념적 범위에 따라 분류하여 코드 리뷰에 더 유용한 맥락을 제공합니다.
Hyper3D가 자연어 명령으로 3D 모델을 생성하고 수정할 수 있는 에이전트 모드를 선보였습니다. 이제 사용자는 복잡한 툴 대신 대화를 통해 3D 제작 및 편집을 수행할 수 있습니다.

Dotient is a local-first semantic file search tool that indexes your personal archive. No cloud, no uploads. Starts at $10 one-time.
후원 프로젝트 보기이 창의적인 실험은 즉흥 코미디 심사 과정에서 Jev의 역할을 탐구합니다. 저자는 자동화된 시스템이 즉흥적인 공연 예술을 평가하는 방법에 대한 가상의 프레임워크를 제시합니다.
이 Val Town 데모는 사용자가 텍스트를 입력할 때 16개의 유형화된 판단이 실시간으로 업데이트되는 인터페이스를 보여줍니다. 웹 기반 환경에서 실시간 유형 검사 피드백을 관찰하기 위한 실용적인 실험 도구로 활용됩니다.
JEVLAB ART이 자료는 파이썬 프로젝트 내에서 Choice, Noul, Score 구성 요소를 사용하는 방법을 보여주며 Jev를 소개합니다. 이러한 특정 요소들이 로직과 데이터 처리를 구성하는 방식을 기초적인 관점에서 설명합니다.
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.
JEVLAB ART이 가이드는 Pydantic AI 에이전트와 Jev를 통합하여 타입 안전성을 확보하는 방법을 설명합니다. 개발자가 Pydantic 생태계 내에서 AI 워크플로우를 구축할 때 데이터 일관성과 신뢰성을 보장하는 구조화된 접근 방식을 제공합니다.

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
후원 프로젝트 보기이 디렉토리는 TypeSafe Jev 생태계를 위한 커뮤니티 중심의 허브입니다. System One 모델을 활용하여 구조화된 의사결정을 수행하는 공식 SDK, 에이전트 기반 데모 및 다양한 실험적 프로젝트들을 모아놓은 자료입니다.
이 프로젝트는 Jev를 활용한 Claude Code용 실험적 모델 라우팅 시스템을 보여줍니다. 작업 경계에서 적절한 모델로 요청을 분산하여 리소스 효율성을 최적화하는 것을 목표로 합니다.
이 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 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.
이 자료는 의사결정을 위한 AI 네이티브 시스템으로서 Jev를 소개합니다. 단순한 텍스트 생성을 넘어 가능한 결과를 정의하고 그중에서 최적의 경로를 프로그래밍 방식으로 선택하여 자율적인 운영을 수행하는 방법을 보여줍니다.
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.
후원 프로젝트 보기jevchat은 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 개발자 프로젝트는 macOS를 위한 음성 제어 구현을 보여줍니다. Jev를 보조 대체 옵션으로 활용하여 음성 인식 명령 처리의 유연성을 높이는 방식을 시연합니다.
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 프로젝트는 Typesafe.AI를 사용하여 코드 차이점 검토를 자동화하는 방법을 보여줍니다. 개발자가 코드 변경 사항을 평가하는 데 도움을 주기 위해 버전 관리 프로세스에 AI 기반 분석을 통합하는 워크플로우를 제공합니다.
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.

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 문서는 TypeSafe AI Python SDK의 질문 정의 기능을 설명합니다. 예/아니오, 선택형, 점수형 질문을 객체나 딕셔너리로 구성하는 방법을 다루며, AI 모델과의 구조화된 상호작용을 위한 데이터 구조를 제공합니다.
이 실험은 Jev의 경로 탐색 문제 해결 능력을 전통적인 A* 알고리즘과 비교하여 평가합니다. 이 프로젝트는 Jev가 그리드 기반 탐색 문제를 어떻게 처리하는지 보여주는 실용적인 사례를 제공합니다.
이 도구는 풀 리퀘스트에 대해 14가지 자동화된 검사를 수행하여 코드 품질을 관리합니다. 개발 과정에서 하드코딩된 비밀 정보나 SQL 패턴과 같은 잠재적인 보안 문제를 탐지하는 데 중점을 둡니다.
이 문서는 TypeSafe AI JavaScript SDK의 클라이언트 구성 인터페이스를 정의합니다. API 키, 기본 URL, 로깅 수준 및 사용자 지정 fetch 구현을 포함하여 SDK 동작과 네트워크 요청을 관리하기 위한 다양한 설정 옵션을 설명합니다.
이 도구는 Jev를 사용하여 OpenRouter를 위한 비용 최적화 모델 라우터를 시연합니다. 하드코딩된 모델 목록 대신 실시간 카탈로그 스코어를 사용하여 특정 작업에 적합한 모델을 동적으로 선택합니다.
PlayJev는 10가지 웹 브라우저 게임을 플레이할 수 있는 0.8B 파라미터 모델을 선보입니다. 이 시스템은 텍스트 생성 없이 단일 순방향 패스에서 게임의 합법적인 이동 확률을 계산하여 게임 플레이 에이전트의 특화된 구현 방식을 보여줍니다.
팁투어는 macOS를 위한 오픈 소스 AI 기반 포인터 보조 도구입니다. 이 프로젝트는 Jev 또는 Gemini Live를 활용하여 로컬 처리를 통해 커서를 제어하는 방법을 보여주며, 데스크톱 환경에서 새로운 탐색 방식을 제시합니다.
이 Node.js 라이브러리는 TypeSafe AI Jev를 사용하여 비속어와 유해한 언어를 탐지합니다. 릿스피크나 문자 간격 조절 등 변형된 텍스트를 식별하며 힌디어, 벵골어, 텔루구어 등 다양한 인도 언어를 지원하도록 설계되었습니다.
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.
이 프로젝트는 PyBoy를 사용하여 포켓몬스터 레드 버전을 플레이하는 자동화된 에이전트를 보여줍니다. 시스템이 게임 로직과 연산을 처리하는 동안 Jev 에이전트가 분기 경로를 선택하며, 전투 결과는 RAM 상태를 기반으로 Brier 점수를 통해 평가됩니다.

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 Jev의 의사결정 능력을 활용하여 항공기를 제어하는 실시간 비행 시뮬레이션 게임을 선보입니다. 이 게임은 자율적인 논리가 어떻게 대화형 게임 환경에 통합되어 비행 및 탐색 작업을 처리할 수 있는지 보여줍니다.
JEVLAB ART이 리소스는 Claude Code, Codex 및 호환 시스템을 위한 공식 에이전트 기술 모음을 제공합니다. 에이전트 워크플로우 내에서 효과적인 평가를 구조화하기 위한 기본 요소, 설계 패턴 및 방법론을 보여줍니다.
이 실험은 WebAssembly를 통해 MCP 서버로 실행되는 StarCraft Brood War를 보여줍니다. AI 에이전트가 게임 플레이를 시도하는 과정을 시연하며, 제작자는 에이전트가 저그 러시에 패배했다고 언급했습니다.
JEVLAB ART이 개발자 프로젝트는 Jev가 작업을 선택하고 LLM이 계획 및 출처 인용을 처리하는 웹 탐색 에이전트 방식을 보여줍니다. 구조화된 추론을 통해 브라우저 기반 작업을 자동화하는 실험적 프레임워크로 활용됩니다.
frost는 TypeSafe Jev를 사용하는 유연하고 구성 가능한 CLI 모델 라우터입니다. 이 도구는 사용자가 정의된 경로를 통해 모델 요청을 관리하고 라우팅할 수 있는 구조를 제공합니다.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
후원 프로젝트 보기이 개념 증명은 Jev를 사용하여 이메일을 종류와 카테고리별로 분류하는 자동화된 이메일 분류 시스템을 보여줍니다. IMAP을 통해 이메일을 처리하며, 병렬 질문을 사용하여 라벨을 결정하고 Python에서 논리 및 임계값을 관리합니다.
이 프로젝트는 Jev 메모리 압축 기술을 사용하는 소형 에이전트 아키텍처를 보여줍니다. 제한된 환경에서 검색 가능한 메모리를 효율적으로 관리하여 컨텍스트 유지력을 향상시키는 방법을 탐구합니다.
이 프로젝트는 코딩 에이전트를 위한 결정 계층을 제공하며 모델 호출 전 결정론적 규칙을 적용합니다. Claude Code 훅, MCP 서버 및 정책 엔진으로 통합되어 구조화된 Jev 요청을 통해 에이전트 동작을 제어합니다.
이 프로젝트는 빠른 칼로리 추적을 위해 설계된 애플리케이션을 보여줍니다. 개발자는 Jev를 활용하여 응답 속도를 높였으며, 자동화된 인터페이스를 통해 영양 섭취 기록 과정을 간소화하는 것을 목표로 합니다.
이 도구는 분류 체계 내에서 Jev 선택을 관리하는 재귀적 접근 방식을 보여줍니다. 사용자는 TypeSafe Jev의 기존 선택 제한을 준수하면서 255개 이상의 옵션을 탐색할 수 있습니다.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
후원 프로젝트 보기DiffJury는 위험 수준에 따라 풀 리퀘스트를 라우팅하는 TypeSafe Jev 도구입니다. 이 도구는 개발자가 코드 제출 품질을 향상할 수 있도록 지원하는 자동화된 코드 리뷰 코치 역할을 수행합니다.
이 데모는 Ego Lite와 Jev를 사용하여 신속한 제품 평가를 수행하는 에이전트를 보여줍니다. 제작자는 이 시스템이 4초 이내에 20개의 상품 평가를 완료한다고 주장합니다.
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.
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.
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.

Friend recommendations, not stranger reviews. Save spots, build your food passport, and search friends food maps when you travel. Free on iOS.
후원 프로젝트 보기이 Chrome 확장 프로그램은 Jev를 사용하여 X 게시물의 어조와 감정을 분석합니다. 사용자는 게시물을 올리기 전에 초안 내용을 검토하여 의도한 소통 방식과 메시지가 일치하는지 확인할 수 있습니다.
이 도구는 Jev를 통합하여 간결한 명령 입력으로 Ableton Live를 제어합니다. Jev의 의사결정 논리를 활용하여 디지털 오디오 워크스테이션 작업을 자동화하고 사용자 정의 음악 제어 시퀀스를 실행하는 워크플로우를 보여줍니다.
이 브라우저 게임은 스팸 메시지 식별 능력에서 Jev와 경쟁하도록 사용자에게 도전합니다. 이 프로젝트는 시뮬레이션된 실제 필터링 환경에서 Jev의 분류 기능을 보여주는 대화형 데모입니다.
Cheshi는 Jev 기반 대화 메모리와 OpenAI Codex를 통합한 macOS 작업 공간입니다. 사용자는 이 앱을 통해 AI 에이전트를 관리하고, CodeGraph로 코드를 탐색하며, Git, Ghostty 터미널, Apple Notes를 하나의 인터페이스에서 효율적으로 연동할 수 있습니다.
AnyDecisionModel은 언어 모델로부터 유형화된 결정을 얻기 위한 Swift 패키지입니다. Apple 실리콘에서 MLX를 통한 로컬 추론과 TypeSafe Jev 또는 호환 서버에 대한 원격 API 호출을 지원합니다.
A Chrome extension that gives you full control over your browser. Open tabs, fill forms, research topics, automate tasks — all inside Chrome.
후원 프로젝트 보기
JEVLAB ART이 프로젝트는 사전 구성된 Jev 질문 팩을 실행하기 위한 로컬 MCP 서버를 제공합니다. 표준 프로토콜 인터페이스를 사용하여 Jev 기반 워크플로우를 로컬 개발 환경에 통합하는 방법을 보여줍니다.
이 실험은 Chocolate Doom WebAssembly 런타임을 사용하는 브라우저 기반 Doom 에이전트를 선보입니다. 구조화된 공간 상태 관리와 구성 가능한 AI 제어 기능을 시연하며, 게임 환경 내에서 에이전트의 의사결정을 실시간으로 추적하는 텔레메트리를 제공합니다.
이 라이브러리는 TypeSafe AI API와 상호 작용하기 위한 관용적인 Elixir 클라이언트를 제공합니다. 개발자는 이를 통해 Elixir 애플리케이션에서 네이티브 언어 패턴과 구조를 사용하여 TypeSafe AI 서비스를 쉽게 통합할 수 있습니다.
이 커뮤니티 프로젝트는 Jev를 활용하여 AI 에이전트의 진행 상황을 평가하는 방법을 탐구합니다. 기본 추적 데이터를 넘어 에이전트의 동작을 심층적으로 분석하기 위한 새로운 평가 방식을 제시합니다.
Jcyber는 버그 바운티 체이닝을 위한 개발자 도구 모음입니다. 이 프로젝트는 Jev를 사용하여 보안 연구 워크플로우의 각 단계를 관리하고 제어하는 방식을 보여주며, 복잡한 취약점 탐색 과정을 효율화하는 것을 목표로 합니다.
이 도구는 AGENTS.md 환경 설정 파일을 Jev 기반의 린터로 변환합니다. Jev 아키텍처를 활용하여 개발 과정에서 정의된 행동 표준을 강제하고 에이전트 구성을 자동 검증하는 방법을 보여줍니다.
연구실에서 나누는 작은 대화.
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