Jev 런치 포스트
Diogo Almeida가 TypeSafe의 구조화된 판단 모델 Jev를 소개합니다. 런치 영상과 원문 스레드에서 접근 방식, 활용 사례, 제작자가 발표한 성능을 확인하세요.
A FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
인터넷 곳곳의 Jev 프로젝트, 실용적인 가이드와 놀라운 아이디어를 한곳에서.
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.
1,262 개 자료
요약·번역에 AI를 활용합니다. 원문과 성능 주장은 출처에서 확인하세요.
A chess experiment where Jev V13 makes decisions against advanced language models.
Jev PASSFIT 72%CAT 91%
A community post explores Jev's decision-making in ethical scenarios, comparing different approaches.
Jev HOLDFIT 53%CAT 92%
Evidence-backed index of real-world Jev (TypeSafe AI System One) use cases: repos, patterns, benchmarks, and measured results.
Jev HOLDFIT 71%CAT 44%
SemIf는 오픈 소스 모델을 활용한 의미론적 조건문 구현을 탐구합니다. 이 프로젝트는 NVIDIA 3090 GPU와 같은 소비자용 하드웨어에서 이러한 작업을 로컬로 실행하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
이 짧은 영상은 Jev의 타입 기반 의사결정 루프가 작동하는 방식을 간략하게 설명합니다. 시스템이 고유한 아키텍처 프레임워크를 통해 의사결정을 처리하는 기본 메커니즘을 보여줍니다.
Source-linked curation
A self-hosted skills library with optional Jev recommendations.
JEVLAB ART
Jev HOLDFIT 23%CAT 46%
spendbrake는 AI 에이전트의 지출을 관리하기 위한 도구입니다. 이 프로젝트는 TypeSafe Jev를 사용하여 에이전트 작업을 계속하거나, 모델을 다운그레이드하거나, 중단하는 방식으로 예산을 제어하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
이 X 클라이언트는 Jev 스마트 규칙을 통합하여 타임라인을 정리합니다. 이 도구는 자동화된 필터링을 통해 게시물을 주제, 유형, 유용성별로 분류하여 사용자가 정보 흐름을 더 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
이 커뮤니티 게시물은 Jev에 대한 개괄적인 소개를 제공합니다. 구체적인 기술적 구현 세부 사항이나 성능 지표를 다루지 않고 플랫폼을 이해하기 위한 개념적 출발점 역할을 합니다.
Source-linked curation
이 커뮤니티 도구는 Jev를 사용하여 소셜 플랫폼에서 원치 않는 'Reply-guy' 댓글을 자동으로 식별하고 필터링합니다. 이 프로젝트는 자동화된 콘텐츠 조정 기술을 활용하여 특정 유형의 원치 않는 응답을 걸러냄으로써 사용자 상호작용의 질을 개선하는 방법을 보여줍니다.
Jev HOLDFIT 53%CAT 73%
이 리소스는 실시간 코칭 지원을 위한 Jev의 활용 사례를 보여줍니다. 사용자가 글쓰기 세션 중에 오류나 불일치를 감지하고 수정하여 작업의 전반적인 품질을 향상시키는 방법을 설명합니다.
Source-linked curation
오픈아이, 앤트로픽 및 호환 LLM API를 기반으로 한 공식적인 타입세이프 클라이언트 대체품으로, Jev와 대화 모델을 비교합니다.
Jev HOLDFIT 89%CAT 64%
이 영상 가이드는 Jev의 핵심 기능을 설명하며, 대규모 언어 모델에 의존하지 않고 브라우저 자동화, 데이터 분류 및 코드 검토 작업을 수행하는 방법을 시연합니다.

Jev HOLDFIT 49%CAT 48%
이 자료는 Box가 사고 분류를 자동화하기 위해 Jev를 활용하는 방법을 보여줍니다. 시스템이 입력을 처리하여 확률 점수와 함께 부울 분류 결과를 반환함으로써 운영 의사 결정을 개선하는 과정을 설명합니다.
Source-linked curation
Jev AI performs quality checks on action labels for physical AI training data at high speed.
Jev HOLDFIT 57%CAT 40%
이 커뮤니티 실험은 체스 게임에서 Jev와 GLM 5.3의 성능을 비교합니다. 제작자는 이 테스트가 두 모델 간의 처리 속도와 비용 효율성 차이를 보여준다고 주장합니다.
Source-linked curation
Fork of OpenPoke where the yes/no decisions go to Jev instead of Claude Sonnet, with a same-inputs A/B against the replaced LLM decision and a 43,776-request adversarial run on the injection gate.
Jev PASSFIT 79%CAT 77%
이 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.
Source-linked curation
이 프로젝트는 12명의 멤버로 구성된 재미있는 TypeSafe AI 위원회를 선보입니다. 사용자는 애니메이션 투표 과정을 확인하고 각 결정의 근거를 검토할 수 있는 대화형 의사결정 시스템을 체험할 수 있습니다.
Source-linked curation
이 저장소는 TypeSafe AI와 통합하기 위한 Swift SDK를 제공합니다. Swift 기반 애플리케이션에서 TypeSafe 생태계 내의 통신 및 데이터 처리를 원활하게 지원하기 위한 개발자 도구입니다.
Source-linked curation
jev-shield는 Jev를 활용한 시맨틱 MCP 방화벽입니다. 개발자는 이 도구가 도구 호출, 결과 및 설명을 검증하여 에이전트 워크플로우의 보안을 강화하며 높은 재현율과 낮은 지연 시간을 제공한다고 주장합니다.
Source-linked curation
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.
Source-linked curation
Jev is integrated with Cloudflare AI Gateway to provide structured answers to typed questions.
Jev HOLDFIT 67%CAT 62%
A guide explaining Jev's approach to making typed decisions rather than processing text.
JEVLAB ART
Jev HOLDFIT 53%CAT 77%
SQL with natural-language predicates, powered by TypeSafe's Jev. Filter, rank, classify and score rows by meaning — batched, cached and cost-guarded.
Jev PASSFIT 76%CAT 66%
Jev enables natural language search for Zillow listings, classifying properties by non-standard filters.
Jev HOLDFIT 60%CAT 71%
A demonstration of Jev competing against OpenJev in a first-person shooter game.
Jev HOLDFIT 66%CAT 98%
이 저장소는 TypeSafe의 System One 모델인 Jev를 호출하는 프로그램을 작성하고 개선하기 위한 기술 세트를 제공합니다. 개발자가 소프트웨어 워크플로우에 모델 호출을 통합하는 방법을 배우는 데 유용한 실습 가이드 역할을 합니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
A resource explaining Jev's capabilities, limitations, and applications as a System One model.
JEVLAB ART
Jev HOLDFIT 65%CAT 94%
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.
Jev HOLDFIT 63%CAT 100%
이 데모는 Jev와 OpenCode 브라우저 CLI의 통합 사례를 보여줍니다. 자동화된 에이전트가 웹 탐색 작업을 수행하는 방식을 시연하며, 이 기술적 구현을 통해 브라우저 기반 워크플로우를 효율화할 수 있는 가능성을 제시합니다.
Source-linked curation
이 오픈 소스 도구는 Jev 시스템 내의 신뢰도 임계값을 보정하는 메커니즘을 제공합니다. 사용자가 특정 운영 요구 사항에 맞춰 모델 출력을 조정할 수 있도록 지원하는 실용적인 접근 방식을 보여줍니다.
Source-linked curation
A community post about using Jev to efficiently crawl job listings from company websites, significantly reducing time compared to an LLM.
Jev HOLDFIT 62%CAT 94%
jev-browser 도구는 에이전트에게 웹 탐색 기능을 제공합니다. 이 프로젝트는 에이전트가 화면 콘텐츠를 시각적으로 해석하여 웹사이트에 자동으로 접속하고 클릭 작업을 수행함으로써 할당된 업무를 처리하는 방식을 보여줍니다.
Jev HOLDFIT 54%CAT 100%
이 통합은 Cline이 Jev를 활용하여 데스크톱 환경 내에서 웹 기반 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이 도구는 브라우저 자동화를 개발 워크플로우에 통합하여 복잡한 탐색 및 데이터 검색 프로세스를 효율화하는 방법을 보여줍니다.
Jev HOLDFIT 65%CAT 98%
이 프로젝트는 TypeSafe AI로 제어되는 자율 마인크래프트 플레이어를 보여줍니다. 실시간 의사결정 기능을 통해 캐나다 국기를 건설하는 과정을 시연하며, 에이전트의 행동을 모니터링할 수 있는 사이드 바이 사이드 대시보드를 제공합니다.
Source-linked curation
Starchild는 실시간 프롬프트 분류를 위해 Jev를 활용합니다. 제작자는 이 시스템이 운영 비용을 20배 절감하고 처리 속도를 6배 향상시키며 평균 140ms의 처리 시간을 기록한다고 주장합니다.
Source-linked curation
A tool developed using Jev to create a voice builder for Youform, noted for its speed.
Jev HOLDFIT 61%CAT 66%
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).
Jev PASSFIT 80%CAT 75%
Cascade Search는 27K 파라미터 모델을 사용하여 사용자 쿼리를 구문 분석하는 브라우저 기반 도구입니다. 이 프로젝트는 Jev 지원 처리를 통해 검색 입력을 정제하고 경량 로컬 환경에서 필터링 정확도를 향상시키는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
A community post describes using Jev to analyze news for stock investment opportunities.
Jev HOLDFIT 54%CAT 93%
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.
Source-linked curation
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.
Source-linked curation
이 시연은 Jev가 700개의 리드를 처리하여 아웃리치 성과를 예측하는 과정을 보여줍니다. 제작자는 시스템이 40초 만에 이 분석을 완료한다고 주장하며, 신속한 리드 자격 검증 및 메시지 최적화를 위한 워크플로우를 제시합니다.
Jev HOLDFIT 63%CAT 85%
Hollow Creek은 매 틱마다 플레이어를 평가하여 행동과 감정 상태를 결정하는 마을 NPC들을 선보입니다. 이 실험은 캐릭터가 환경 입력을 지속적으로 처리하여 행동을 형성하는 반응형 비대화 상호작용 시스템을 보여줍니다.
Source-linked curation
Jev board는 앰비언트 인텔리전스 인터페이스를 위한 도구입니다. 이 프로젝트는 빠르고 신뢰할 수 있는 모델을 활용하여 생성형 UI 환경에서 반응형 사용자 상호작용을 구현하는 방법을 보여줍니다.
Jev HOLDFIT 23%CAT 46%
Search the web with TypeSafe's Jev: source selection, query understanding and relevance ranking. Built with Search1API.
Jev PASSFIT 76%CAT 94%
이 실험적 도구는 TypeSafe Jev를 활용하여 X 초안의 바이럴 잠재력을 실시간으로 평가합니다. 콘텐츠 평가에 대한 자동화된 접근 방식을 보여주지만, 평가 방법론의 실제 효과는 제작자가 주장하는 미검증된 내용입니다.
Source-linked curation
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.
Source-linked curation
MCP server that puts TypeSafe Jev on the coding loop in Cursor, Codex, and any MCP client.
JEVLAB ART
Jev HOLDFIT 80%CAT 45%
Jev generates piano music by selecting notes and chords based on input sequences.
Jev HOLDFIT 57%CAT 97%
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.
Source-linked curation
Beat Jev는 페널티킥 슈팅 게임 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 Render 워크플로우와 Postgres 데이터베이스를 통합하여 웹 환경에서 게임 상태와 사용자 상호작용을 관리하는 방법을 보여줍니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
Jev DSH 决策引擎|面向 Agent Harness 的结构化决策插件。原生支持 DeepSeek Harness,通过 iPolloWork 支持 OpenCode、Codex Harness。
Jev HOLDFIT 57%CAT 97%
Voice command integration for the Autumn billing dashboard to streamline tasks.
Jev HOLDFIT 9%CAT 68%
이 개발 중인 도구는 평이한 영어로 작성된 Jev 규칙을 적용하여 풀 리퀘스트 리뷰를 자동화합니다. 정의된 프로젝트 표준에 따라 자동화된 피드백을 제공하여 코드 품질 검사 과정을 간소화하는 것을 목표로 합니다.
Source-linked curation
이 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.
Source-linked curation
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 X 피드 알고리즘을 재구성한 사례를 보여줍니다. 콘텐츠의 바이럴 확산과 글로벌 피드 작동 방식을 통제된 환경에서 시뮬레이션하여 관찰할 수 있도록 설계되었습니다.
Jev HOLDFIT 53%CAT 44%
이 프로젝트는 Jev를 자동화된 평가 프레임워크로 활용하는 방법을 탐구합니다. Jev를 사용하여 모델 출력을 평가하는 방법론을 제시하며, 연구자들이 자신의 워크플로우 내에서 비교 분석을 구현할 수 있는 구조화된 접근 방식을 제공합니다.
Source-linked curation
이 도구는 Jev 평가 기능을 활용하여 특정 작업에 대한 Pi 에이전트 기술의 순위를 매깁니다. 체계적인 평가를 통해 전문적인 기능을 사용자 요구 사항에 맞게 조정함으로써 에이전트 성능을 최적화하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
이 프로젝트는 캐싱 및 장애 조치 기능을 갖춘 모델 라우팅 프레임워크를 제공합니다. 여러 Jev 기반 모델 엔드포인트 간의 요청 분산을 관리하여 시스템의 안정성과 효율성을 높이는 기술적 구현 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
Curated catalog of System One / Decision Models — contributions for modelsystem.one.
Jev HOLDFIT 15%CAT 67%
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.
Jev PASSFIT 79%CAT 99%
이 도구는 TypeSafe Jev와 상호 작용하기 위한 가볍고 의존성이 없는 명령줄 인터페이스를 제공합니다. 개발자가 터미널 환경에서 직접 Jev 워크플로우를 통합할 수 있도록 돕는 유틸리티입니다.
Source-linked curation
Jev Social은 소셜 미디어 플랫폼에서 제한된 브라우저 작업을 수행하는 자동화된 연구 도구를 보여줍니다. 이 도구는 Instagram, TikTok, LinkedIn에서 증거를 수집하고 검색된 데이터를 기반으로 인용된 보고서를 생성합니다.
Source-linked curation
이 연구 프로젝트는 영어-아이슬란드어 사전 애플리케이션을 소개합니다. Jev를 사용하여 검색 결과를 재정렬함으로써 사전 항목의 정확도와 관련성을 향상시키는 방법을 보여줍니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
Free, no-signup Noul demo. Ask a question, get yes, no, or maybe, with web search when needed.
Jev HOLDFIT 5%CAT 50%
이 프로젝트는 TypeSafe의 Jev System One 모델을 사용하는 LLM 게이트웨이를 위한 보호 장치 및 모델 라우터를 제공합니다. 표준 Python 라이브러리를 사용하여 정확도, 보정 및 지연 시간에 대한 독립적인 평가 지표를 구현하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
이 패키지는 Jev 로직을 LangChain 워크플로우에 통합하기 위한 TypeSafeClassifier를 제공합니다. 이 도구는 AI 애플리케이션 내에서 의사결정 프로세스를 관리하기 위한 구조화된 접근 방식을 보여주며, 향상된 신뢰성을 위해 타입 안전 패턴을 활용합니다.
Source-linked curation
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.
Source-linked curation
이 프로젝트는 Jev를 초안 콘텐츠의 자동 품질 게이트로 활용하는 방안을 탐구합니다. 작성자는 시스템 통신 및 통합과 관련된 문제를 보고하며, 글쓰기 워크플로우에 AI 기반 편집 검토를 도입할 때 겪는 실질적인 어려움을 강조합니다.
Source-linked curation
이 프로젝트는 Qwen3.5-2B를 미세 조정하여 구축된 시스템 원 스타일 모델을 선보입니다. 이 모델은 보정된 확률 값을 사용하여 단일 패스 내에서 유형화된 의사결정을 수행하는 방법을 보여주며 자동화된 추론 작업의 신뢰성을 높이는 데 중점을 둡니다.
Source-linked curation