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.
코도스(Codos)는 기업의 AI 전환 과정을 자동화하는 새로운 서비스를 선보였습니다. 직원 인터뷰를 통해 업무 병목을 파악하고 AI 에이전트를 배치하여 기업의 업무 효율을 높입니다.
이 프로젝트는 Jev를 기반으로 한 텍스트 생성 시스템을 보여줍니다. 분류기를 자동 회귀 루프에 통합하여 한 번에 한 문자씩 텍스트를 생성하는 세밀한 언어 모델링 방식을 시연합니다.
이 저장소는 Jev 모델을 위한 테스트 환경을 제공합니다. 체스 로직과 음성 인식 시스템 내 NPC의 대화 대상을 식별하는 기능을 통해 게임 개발에서의 실용적인 활용 사례를 보여줍니다.
JEVLAB ART이 프로젝트는 파일 검색 및 요청 캐싱을 위한 Jev 지원 시스템을 제공합니다. 라즈베리 파이 환경에서 데이터 처리를 최적화하여 워크플로우 속도를 향상시키는 것을 목표로 합니다.
Superlog is an AI SRE agent that investigates Sentry and Datadog alerts, filters noise, and opens pull requests from Slack.
후원 프로젝트 보기이 플러그인은 Claude Code와 같은 AI 에이전트가 텍스트 출력이 필요 없는 단계를 Jev로 처리하도록 지원합니다. LLM으로의 타입 안전한 에스컬레이션 워크플로우를 보여주며, 제작자는 230ms의 p50 지연 시간과 1,000건당 약 0.02달러의 비용을 보고했습니다.
jevbetter는 해시된 n-그램 인코딩과 경쟁자 인식 어텐션을 사용하여 텍스트 옵션을 평가하는 원패스 스코어러입니다. 이 프로젝트는 게이트 헤드 아키텍처와 온도 스케일링을 구현하며, jevlike 방식과 비교한 벤치마크 결과를 제시합니다.
이 저장소는 지원 라우팅부터 3D 주행 시뮬레이션까지 다양한 실험을 제공합니다. 구조화된 센서 데이터를 입력받아 조향, 제동, 추월과 같은 유형 안전한 주행 결정을 내리는 방식을 시연합니다.
JEVLAB ART이 프로젝트는 브라우저 기반 작업을 수행할 때 Jev의 빠른 응답 성능을 보여줍니다. 개발자는 이 에이전트가 표준 테스트 시나리오에서 약 100밀리초 내에 의사결정을 내린다고 설명합니다.
이 저장소는 TypeSafe AI System One API와 연동되는 감독형 Mint 클라이언트를 제공합니다. Mint 기반 프로젝트에서 TypeSafe AI 기능을 통합하려는 개발자를 위한 실용적인 구현 사례를 보여줍니다.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
후원 프로젝트 보기이 문서는 TypeSafe AI SDK의 Questions 인터페이스를 정의합니다. 각 질문이 고유한 이름으로 키가 지정된 인덱스 가능한 객체 구조를 보여주며, 이를 통해 관련 답변을 체계적으로 관리하고 검색하는 방법을 설명합니다.
PocketJev는 아이폰에서 온디바이스 시각적 의사결정을 수행하기 위한 실험적 도구입니다. MLX와 Qwen3-VL 직접 옵션 로짓을 활용하여 시각적 입력을 로컬에서 처리하며, 모바일 기반 Jev 통합 AI 추론을 위한 잠재적 접근 방식을 보여줍니다.
최(Choi)에 따르면 AI 발전은 선형적 예측을 벗어나 훨씬 빠르게 진행되고 있으며, 연구 개발 과정에 AI가 직접 투입되면서 기술 성장이 가속화되고 있습니다. 과거 수십 년이 걸릴 것으로 예상되었던 난제들이 단기간에 해결되면서 특이점 도래 가능성이 현실화되고 있습니다.
JEVLAB ART
JEVLAB ART이 프로젝트는 브라우저 자동화를 위한 Jev 기반 SDK 및 CLI를 제공합니다. Playwright와의 통합을 통해 MCP 서버 아키텍처 내에서 결정론적 어설션과 지속적인 브라우저 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
이 프로젝트는 Jev를 DeepSeek Harness 프레임워크에 통합합니다. 개발자가 기존 평가 파이프라인 내에서 자동화된 판단 작업을 위해 Jev를 활용하여 모델 평가 워크플로우를 효율화하는 방법을 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.
후원 프로젝트 보기Jev4Mellea는 Jev와 Mellea 프레임워크를 통합하기 위한 어댑터를 제공합니다. 이 도구는 두 시스템 간의 상호 운용성을 지원하여 개발자가 통합된 기술 환경 내에서 워크플로우와 데이터 구조를 원활하게 연결할 수 있도록 돕습니다.
이 도구는 경쟁사의 키워드 전략을 분석하여 앱 스토어 가시성을 최적화하도록 돕습니다. Jev를 사용하여 관련 검색어를 필터링하고 식별함으로써 사용자가 앱 스토어 내에서 더 나은 검색 노출을 위해 메타데이터를 개선할 수 있도록 지원합니다.
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 개요는 Jev의 핵심 기능을 살펴보고 현재 생태계 내에서 구축 중인 다양한 프로젝트를 소개합니다. 개발자들이 이 프레임워크를 활용하여 어떻게 다양한 에이전트 기반 애플리케이션을 구축하고 있는지 보여줍니다.
Doomscroll Filter는 Jev를 활용하여 소셜 미디어 게시물을 분류합니다. 이 도구는 부정적인 콘텐츠를 식별하고 필터링하여 사용자가 더 건강한 디지털 환경에서 소셜 미디어를 탐색할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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 보기
JEVLAB ART이 프로젝트는 MuJoCo 환경 내에서 카메라 기반의 자율 주행 드론 시뮬레이션을 보여줍니다. 제어 루프에 TypeSafe Jev 판단 모델을 통합하였으며, 제작자는 이 모델이 2.5Hz의 속도로 작동한다고 설명합니다.
이 저장소는 TypeSafe AI의 Jev 모델을 활용하여 소프트웨어 내에서 보정된 확률을 기반으로 자동화된 유형별 의사결정을 내리는 방법을 보여줍니다. 보안 분류, 송장 처리, 생성형 언어 모델을 위한 가드레일 등 다양한 사용 사례를 포함하고 있습니다.
이 도구는 Jev를 위한 의존성 없는 CLI 및 Codex 스킬을 제공합니다. 로컬 상태를 Jev로 전송하여 배치 유형 판단을 수행하고, 응답 과정에서 원본 상태를 노출하지 않는 방식을 보여줍니다.
이 플레이그라운드는 Choice, Score, Noul 구성 요소를 포함한 Jev 구조를 구축하기 위한 대화형 환경을 제공합니다. 사용자는 웹 기반 인터페이스에서 실시간 확률 분포를 시각화하고 TypeSafe Jev 구성을 직접 테스트할 수 있습니다.
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 AI 어시스턴트의 기억을 필터링하는 방법을 보여줍니다. 단순한 유사성이 아닌 관련성을 기반으로 정보를 검색하여 상황 인식 상호작용의 정확도를 높이는 데 중점을 둡니다.
이 Python CLI 도구는 TypeSafe Jev와 OpenRouter를 활용한 실험적인 의미론적 라인 검색 방식을 보여줍니다. 복잡한 런타임 의존성 없이 데이터를 검색할 수 있는 가벼운 인터페이스를 제공합니다.
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 문서는 TypeSafe Python SDK의 SystemOneResponse 구조를 설명합니다. API가 다양한 질문 유형에 대해 구조화된 답변, 신뢰도 점수 및 토큰 사용량 메타데이터를 반환하는 방법을 안내합니다.
jselect는 토큰 예산 내에서 소스 연결 증거를 선택하는 도구입니다. Jev Noul 관련성 판단과 로컬 다양성 인식 선택 방식을 사용하여 AI 처리에 필요한 정보를 효율적으로 필터링하는 방법을 보여줍니다.
askjev.ai는 사용자가 Jev에게 질문을 던질 수 있는 플랫폼입니다. 이 도구는 단순한 사실 답변 대신 특정 주제에 대한 판단을 제공하는 방식으로 설계되었습니다.

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 실험은 Jev가 포켓몬스터 파이어레드의 사천왕을 성공적으로 공략하는 과정을 보여줍니다. 제작자는 이 에이전트가 저비용 자원을 사용하여 복잡한 게임 메커니즘을 효과적으로 처리했다고 주장합니다.
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 Zillow 부동산 매물에 자연어 검색을 적용하는 방법을 보여줍니다. 사용자는 기존의 검색 필터를 넘어선 비표준적인 설명적 기준을 통해 부동산을 분류하고 찾을 수 있습니다.
이 프로젝트는 쿼리 이해 및 관련성 순위를 위해 Jev를 활용한 웹 검색 구현을 보여줍니다. Search1API를 통합하여 에이전트 프레임워크 내에서 소스 선택 및 검색 프로세스를 지원합니다.
이 프로젝트는 Jev 모델이 Stockfish 엔진과 체스 대국을 펼치는 실험을 보여줍니다. 구조화된 게임 환경 내에서 모델의 의사 결정 능력을 테스트하기 위한 실용적인 사례로 활용됩니다.
이 리소스는 Jev 1.13 모델의 기술 사양, 가격 책정 및 API 사용법을 설명합니다. 파인튜닝 없이 도메인별 작업을 위해 상태 기반 아키텍처를 활용하는 방법을 안내합니다.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
후원 프로젝트 보기
JEVLAB ART이 저장소는 OpenRouter를 사용하여 Jev를 구현하는 실행 가능한 예제를 제공합니다. 개발자들이 직접적인 코드 시연을 통해 애플리케이션에 타입 안전한 의사결정 워크플로우를 통합하는 방법을 배울 수 있는 실용적인 자료입니다.
JEVLAB ARTcapture는 Jev를 사용하여 콘텐츠를 분류하는 Mac용 음성 일기 도구입니다. 이 도구는 Notion과 연동되어 녹음된 일기를 체계적으로 정리할 수 있도록 지원하며, 사용자가 자신의 생각과 일상을 효율적으로 기록할 수 있는 워크플로우를 제공합니다.
이 프로젝트는 복잡한 논리를 처리하는 시스템 2와 빠른 반사적 실행을 담당하는 Jev 기반 시스템 1을 결합한 하이브리드 코딩 아키텍처를 보여줍니다. 고수준 추론과 즉각적인 자동화된 응답 간의 균형을 소프트웨어 개발에서 탐구합니다.
이 확장은 TypeSafe Jev 판단을 5개의 pi 도구로 노출합니다. AI 모델이 좁은 범위의 의미론적 판단을 내릴 수 있게 하면서, 개발자가 임계값, 가중치 및 시스템 동작을 직접 제어할 수 있도록 지원합니다.
이 프로젝트는 TypeSafe Jev가 유형화되고 확률적이며 감사 가능한 프로세스를 통해 의사결정을 관리하는 AI 문명 시뮬레이션을 보여줍니다. OpenAI 호환 API를 통해 다양한 LLM을 통합하여 게임 환경 내에서 상위 수준의 계획을 수행합니다.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
후원 프로젝트 보기이 도구는 Claude Code가 세션에 필요한 설치된 기술을 선택할 수 있도록 지원합니다. 의사 결정에는 Jev를 사용하며, 사용 가능한 기술을 탐색하기 위해 skills.sh와 통합되어 작동합니다.
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.
Slither-Me-Jev는 8개의 AI 뱀과 인간 플레이어가 경쟁하는 웹 기반 게임입니다. 이 프로젝트는 TypeSafe Jev를 사용하여 게임 상태와 각 AI의 성격 데이터를 실시간으로 처리하고, 각 뱀의 다음 이동 경로를 결정하는 과정을 보여줍니다.
JEVLAB ART이 프로젝트는 Jev가 시뮬레이션 환경 내에서 도시 교통 흐름을 관리하는 모습을 보여줍니다. 구조화된 도시 격자에서 모델이 실시간 의사결정 작업을 어떻게 처리하는지 실용적인 관점을 제공합니다.
이 리소스는 Jev가 관련 스킬을 직접 선택할 수 있게 해주는 MCP용 스킬 라우터를 보여줍니다. 긴 에이전트 검색 과정을 대체하여 타겟팅된 스킬 식별을 통해 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.

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 저장소는 TypeSafe Jev 의사결정 루프를 찾고, 설계하고, 평가하기 위한 프레임워크를 제공합니다. Jev 생태계 내에서 자동화된 의사결정 프로세스를 구조화하고 검증하려는 개발자를 위한 연구용 도구로 활용됩니다.
OpenJev는 Jev 호환 시스템을 위한 오픈 소스 프레임워크를 제공합니다. 이 저장소는 자체 인공지능 연구 프로젝트 내에서 Jev 규격 아키텍처를 탐색하고 구현하려는 개발자들을 위한 기초적인 자원 역할을 합니다.
이 MCP 서버는 에이전트가 여러 번의 턴 대신 단일 도구 호출로 브라우저 작업을 수행하도록 지원합니다. 참조 기반 요소 테이블과 코드 검증 어설션을 사용하여 Chrome DevTools Protocol을 통해 Chrome과의 상호작용을 자동화합니다.
Jackalope는 에이전트 기반 코딩을 위한 데스크톱 GUI로, 로컬 에이전트 간의 작업을 조정합니다. Jev를 사용하여 작업별로 최적의 에이전트를 선택하고, 기본적인 코드 검토 및 프로젝트 컨텍스트를 제공하는 기능을 수행합니다.
이 시연은 Jev가 고전 아케이드 게임인 타임 크라이시스를 플레이하는 모습을 보여줍니다. 물리적 하네스 시스템을 활용하여 조준과 움직임을 보조하며, 하드웨어 통합이 레트로 아케이드 환경에서의 게임 플레이 성능에 어떤 영향을 미치는지 확인합니다.
A Chrome extension that gives you full control over your browser. Open tabs, fill forms, research topics, automate tasks — all inside Chrome.
후원 프로젝트 보기이 도구는 Jev를 사용하여 사용자 정의 규칙 세트에 따라 마크다운 파일을 평가합니다. 콘텐츠 품질 위반 사항을 식별하고 점수를 생성하여, 자동화된 에이전트가 제공된 피드백을 바탕으로 필요한 수정을 수행할 수 있도록 지원합니다.
이 커뮤니티 리소스는 에이전트 컨텍스트 관리를 최적화하는 플러그인을 소개합니다. 불필요한 데이터를 분석하고 정리하여 효율성을 유지하는 방법을 보여주며 에이전트 기반 시스템을 다루는 개발자들에게 실용적인 접근 방식을 제공합니다.
이 시연은 Jev가 시각적 입력을 바탕으로 양손과 손가락을 제어하여 피아노를 실시간으로 연주하는 모습을 보여줍니다. 이 시스템은 복잡한 움직임을 조정하여 반응형 다중 팔다리 음악 상호작용 능력을 입증합니다.
jevmeter는 비디오 콘텐츠에 실시간 TypeSafe Jev 점수를 오버레이하는 도구를 제공합니다. 이 프로젝트는 문장 단위 메트릭을 분석하고 이를 16:9 비디오 형식으로 렌더링하여 Jev 준수 여부를 시각적으로 평가하는 방법을 보여줍니다.
이 프로젝트는 OMP 에이전트의 컨텍스트 사용량을 줄이는 방법을 보여줍니다. 제작자는 Jev 기반 압축을 활용하여 작동 중 메모리 요구 사항을 30~55%까지 줄일 수 있다고 주장합니다.
이 개발자 프로젝트는 모델 처리 전 도구 결과를 필터링하는 Jev 메커니즘을 보여줍니다. 에이전트 기반 시스템에서 데이터 입력을 최적화하여 운영 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
이 패키지는 TypeSafe Jev AI를 위한 비공식 Laravel 통합 도구입니다. Laravel 프레임워크 내에서 타입이 지정된 응답, 비동기 요청 처리, 범위 지정 의존성 주입을 구현하는 방법을 보여주며, 개발 워크플로우를 위한 테스트 페이크를 포함합니다.
이 TypeSafe AI 가이드는 RAG 파이프라인 내에서 검색된 구절을 분류하는 기술을 설명합니다. 개발자가 정보 검색 시스템의 관련성과 정확성을 향상시키기 위해 분류 로직을 구현하는 방법을 배울 수 있습니다.
이 도구는 Playwright MCP를 위한 Jev 확장 프록시를 제공하며, 페이지 상태 분류, 프롬프트 주입 방지, 목표 기반 스냅샷 정리 기능을 통해 코딩 에이전트를 강화합니다. 자동화된 브라우저 작업 중 위험한 동작을 제어하는 드롭인 래퍼로 설계되었습니다.
연구실에서 나누는 작은 대화.
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