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 community post suggests Jev accelerates computer use, claiming 100x faster processing than standard LLMs.
Jev HOLDFIT 20%CAT 83%
Sort by meaning: order lines along a plain-English dimension, from pairwise comparisons judged by TypeSafe's Jev model.
Jev HOLDFIT 52%CAT 35%
이 게시물은 AI 에이전트 컨텍스트 압축을 위해 Jev를 사용하는 방식의 잠재적 단점을 분석합니다. Jev 프레임워크 내에서 에이전트 기록과 상태를 관리하는 현재 접근 방식의 효율성에 대해 의문을 제기합니다.
Source-linked curation
이 공식 TypeSafe AI 자료는 머신러닝 개념에 대한 기초적인 개요를 제공합니다. 인공지능 분야를 처음 접하는 사용자들이 TypeSafe 생태계 내의 핵심 원리와 용어를 이해할 수 있도록 돕는 입문용 가이드 역할을 합니다.
Source-linked curation
Use Jev (TypeSafe's System One model) as a calibrated reranker: one call, up to 30 documents, a probability per document. Apache-2.0.
Jev PASSFIT 70%CAT 69%
이 프레임워크는 AI 코딩 에이전트가 TypeSafe Jev System One을 사용하여 유형이 지정된 의사결정을 내릴 수 있도록 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 자동화된 소프트웨어 개발 워크플로우에 형식적 유형 안전성을 통합하는 방법을 보여줍니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
TrustGate는 TypeSafe Jev를 활용한 독립형 미디어 신뢰 및 안전 게이트웨이입니다. 이 도구는 구조화된 타입 세이프 검증 프로세스를 통해 분산형 미디어 환경에서 콘텐츠 조정 및 안전 프로토콜을 관리하는 프레임워크를 보여줍니다.
Source-linked curation
A GitHub project that uses Jev to triage and route posts from the live Bluesky firehose with human oversight.
JEVLAB ART
Jev PASSFIT 72%CAT 99%
A tool for instant field mapping between templates and data sources, simplifying data alignment with one-click functionality.
Jev HOLDFIT 5%CAT 71%
A tool that automatically locates and retrieves invoices from any website using Jev's capabilities.
Jev HOLDFIT 54%CAT 60%
TypeSafe AI의 공식 포털 사이트입니다. 이 페이지는 회사 소개와 제품 개요를 제공하며, 향후 서비스 업데이트를 확인하기 위한 대기 목록 등록 기능을 포함하고 있습니다.
Jev HOLDFIT 62%CAT 80%
Jev plays Puyo Puyo. A community post describing an experiment where Jev makes decisions in a game by evaluating board states and strategies.
Jev HOLDFIT 65%CAT 99%
이 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.
Source-linked curation
이 프로젝트는 웨이크 워드 없이 작동하는 Jev 기반의 상시 대기 어시스턴트를 보여줍니다. 확률적 분석을 통해 사용자 의도를 파악하며, 보다 자연스러운 상호작용 모델을 구현하는 것을 목표로 합니다.
Jev HOLDFIT 62%CAT 67%
이 공식 TypeSafe AI 참조 가이드는 라인별 의미론적 검색 기능을 구현하는 방법을 설명합니다. 개발자가 구조화된 데이터 세트 내에서 정확한 텍스트 검색을 수행하는 데 필요한 패턴을 제공합니다.
Jev HOLDFIT 90%CAT 34%
이 실험은 Jev를 공중전 시뮬레이션에 통합하는 과정을 다룹니다. 제작자는 게임 환경 내에서 AI의 공중전 기동과 전술적 의사결정 능력을 개선하기 위한 지속적인 개발 노력을 보여줍니다.
Jev HOLDFIT 64%CAT 77%
이 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.
JEVLAB ARTSource-linked curation
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.
Source-linked curation
RoboJEV는 MuJoCo 시뮬레이션 환경에서 로봇 팔을 위한 2단계 Jev 제어 시스템을 구현한 개발자 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 하드웨어 중심 제어 로직을 테스트하기 위한 실험적 사례를 제공합니다.
Source-linked curation
이 프로젝트는 OCR과 Jev를 통합한 이미지 분류 워크플로우를 보여줍니다. 제작자는 이 자동화된 파이프라인을 사용하여 40초 만에 900개의 이미지를 처리했다고 밝혔습니다.
Jev HOLDFIT 66%CAT 53%
Uses Jev to decide which AI model to use before generating output, based on prompt and quality requirements.
Jev HOLDFIT 65%CAT 99%
JevForm은 적응형 양식 설계를 보여줍니다. 이 도구는 고정된 if-then 논리 대신 사용자 입력의 의미론적 맥락에 따라 동적으로 필드를 조정하는 양식을 생성하여 보다 유연한 데이터 수집 환경을 제공합니다.
Jev HOLDFIT 49%CAT 82%
A directory of Jev-related demos with categorization and submission options.
Jev HOLDFIT 56%CAT 51%
이 프로젝트는 Jev 기반의 의미론적 브라우저 인터페이스를 보여줍니다. Jev 기반 에이전트 상호작용을 통해 사용자가 웹 콘텐츠를 탐색할 수 있는 프레임워크를 제공하며, 의도 중심의 브라우징 경험에 중점을 둡니다.
Source-linked curation
jev4k는 Jev 모델을 위한 Kotlin 기반의 도메인 특화 언어 및 클라이언트 인터페이스를 제공합니다. 이 도구는 Kotlin 생태계에서 작업하는 개발자들에게 타입 안전성을 보장하는 추상화 계층을 제공하여 통합 과정을 간소화합니다.
Source-linked curation
이 커뮤니티 기반 플랫폼은 110개 이상의 AI 활용 사례, 게임 및 논리 문제를 제공합니다. 모바일 친화적인 인터페이스를 통해 사용자는 프롬프트를 직접 수정하고 A/B 비교를 수행하여 다양한 모델의 결과를 평가할 수 있습니다.
Source-linked curation
A community project uses Jev to detect AI-generated text, providing real-time sentence-by-sentence analysis.
Jev HOLDFIT 59%CAT 36%
Shift every LLM call to the cheapest model that can handle it. Routing decided by TypeSafe Jev in ~180 ms. No training data. Policy in plain YAML. TypeScript and Python.
Jev HOLDFIT 68%CAT 94%
이 시연은 Jev가 모바일 전략 게임인 Clash Royale과 상호작용하는 모습을 보여줍니다. 영상은 에이전트가 게임 메커니즘을 탐색하여 경기를 완료하고 승리하는 과정을 담고 있으며, 게임 환경 내에서 실시간 시각 정보를 처리하고 전술적 결정을 내리는 능력을 입증합니다.
Source-linked curation
An awesome collection of Jev use cases, workflows, and agent skills.
Jev HOLDFIT 67%CAT 38%
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.
Source-linked curation
A community post describing control of a simulated fly.
Jev HOLDFIT 45%CAT 62%
Claude Code / Codex / pi plugin that hands agent steps needing no text output to Jev (TypeSafe's judgment model) — measured p50 ~230 ms and ~$0.02 per 1,000 judgments, with typed escalation back to the LLM.
Jev HOLDFIT 78%CAT 53%
JevOnly는 타이핑 작업을 수행하고 작업 완료를 향해 나아가도록 설계된 Jev 구현체입니다. 이 프로젝트는 Jev가 구조화된 환경 내에서 대화형 입력 프로세스를 자동화하는 데 어떻게 적용될 수 있는지 보여줍니다.
Source-linked curation
Jev controls live 3D character expressions with real-time decision-making.
Jev HOLDFIT 55%CAT 48%
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 도구는 Jev를 사용하여 Codex에 대한 턴별 모델 및 추론 라우팅을 구현합니다. 각 상호작용 턴마다 적절한 모델, 사고 깊이, 속도 모드를 동적으로 선택하는 시스템을 보여줍니다.
Source-linked curation
A community experiment using Jev to analyze social media posts and determine effective content strategies.
Jev HOLDFIT 63%CAT 43%
Every's Mike Taylor runs his whole archive through Jev.
Jev HOLDFIT 57%CAT 27%
TypeSafe Jev for OTP: reply to Jev from a GenServer and pattern match on its answer.
Jev HOLDFIT 69%CAT 62%
UXRay는 조작적인 인터페이스 패턴을 감지하고 강조하기 위해 설계된 화면 오버레이 도구입니다. 이 프로젝트는 자동화된 시각적 분석을 통해 사용자가 웹 디자인의 다크 패턴을 식별하고 디지털 투명성을 높이는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
A community post about a virtual town where Jev makes all decisions, managing 120 people and various local structures.
Jev HOLDFIT 31%CAT 41%
이 프로젝트는 Jev를 활용하여 가위바위보 게임에서 인간의 움직임 패턴을 예측하는 방법을 보여줍니다. 제작자는 이 시스템이 경쟁적인 게임 플레이 중 플레이어의 선택을 예상하기 위해 행동 경향을 식별한다고 주장합니다.
Source-linked curation
A TypeSafe/Jev agent that plays Super Mario Bros. from structured emulator state.
Jev PASSFIT 79%CAT 98%
이 리소스는 Jev가 아웃리치 메시지를 평가하여 데모 예약으로 이어지는 의도 신호를 식별하는 방법을 보여줍니다. 사용자가 캠페인 성과를 개선하기 위해 성공적인 데모 예약과 관련된 패턴을 파악하도록 돕는 것을 목표로 합니다.
Jev HOLDFIT 44%CAT 26%
이 저장소는 Apple Silicon 노트북에서 1.5B~8B 규모의 모델을 사용하여 Jev 스타일의 병렬 유형 결정 방식을 실행하는 방법을 탐구합니다. 연구 노트와 함께 로컬 환경에서의 성능을 확인하기 위한 데모를 제공합니다.
Source-linked curation
이 프로젝트는 시뮬레이션된 Franka 로봇 팔에서 제로샷 영어 목표 실행을 시연합니다. Jev를 사용하여 하드코딩된 기본 동작들을 연결함으로써 자연어 지시에 따라 특정 조작 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
이 프로젝트는 AI 처리 워크플로우를 최적화하기 위해 하드코딩된 로직을 Jev로 이전하는 방법을 보여줍니다. 제작자는 이 전환을 통해 aiseotracker 및 linkdr과 같은 도구의 효율성이 향상되고 운영 비용이 절감된다고 주장합니다.
Source-linked curation
Jevals는 Jev 요청을 평가하기 위한 로컬 테스트 환경을 제공합니다. 이 프로젝트는 사용자가 기본 작업을 적용하여 출력 품질을 개선하고 제어된 개발 워크플로우 내에서 결과를 최적화하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
Async LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.
Jev PASSFIT 76%CAT 99%
An optimized inference engine to turn LLMs into Jev-like machines: optimized for quick, lightweight, and accurate decision-making, classification, and scoring.
Jev HOLDFIT 23%CAT 70%
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 사용자 의도를 해석하는 예측형 앱 런처를 선보입니다. 사용자 의도를 기반으로 앱 검색 과정을 최적화하고 사용자의 필요를 미리 파악하는 기능을 제공합니다.
Source-linked curation
Browser Use Olympics by Almond: one prompt, five events, one clock. Plus fast loop, a ~200-line browser computer-use agent (Chrome DevTools + TypeSafe Jev).
Jev PASSFIT 81%CAT 99%
이 데모는 affectus와 Vercel AI Gateway를 사용하여 Jev와 LLM의 응답을 나란히 비교합니다. 동일한 발언에 대해 두 모델의 감정 변화 값 차이와 응답 속도를 단일 화면에서 실시간으로 확인할 수 있도록 설계되었습니다.
Source-linked curation
A developer project for agents and browsers, where Jev selects actions within Codex Computer Use.
Jev HOLDFIT 61%CAT 98%
이 명령줄 도구는 TypeSafe AI의 Jev 모델과 통합되어 텍스트에 대한 구조화된 분석을 수행합니다. 예/아니요, 다중 선택 및 루브릭 기반 질문을 지원하며, 쉘 스크립트, CI 파이프라인 및 AI 에이전트 워크플로우에서 사용할 수 있는 보정된 확률을 반환합니다.
Source-linked curation
이 프로젝트는 TypeSafe Jev 의사결정을 활용한 축어적 컨텍스트 압축 방법을 보여줍니다. Jev 기반 에이전트 아키텍처 내에서 데이터 처리를 최적화하기 위한 실험적인 접근 방식을 제공합니다.
Source-linked curation
이 데모는 Jev가 목표를 달성하기 위해 웹페이지 내에서 적절한 링크를 선택하는 과정을 보여줍니다. 브라우저 환경에서 에이전트가 링크 상호작용을 결정하는 방식을 시연합니다.
Source-linked curation
이 프로젝트는 보드 게임 Codenames에 Jev를 통합하는 방법을 보여줍니다. 제작자는 이 구현이 게임 플레이 세션 동안 빠르고 비용 효율적인 성능을 제공한다고 주장합니다.
Jev HOLDFIT 63%CAT 96%
Snake auto-played by TypeSafe's Jev model: one System One choice per tick, legal moves and facts generated in code.
Jev PASSFIT 77%CAT 98%
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.
Source-linked curation
Work-in-progress PR reviewer with plain-English Jev rules.
Jev HOLDFIT 61%CAT 45%
I tortured Jev into being a RISC-V CPU.
Jev HOLDFIT 44%CAT 48%
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 500개의 이메일을 3.5센트의 비용으로 분류하는 과정을 보여줍니다. 제작자는 이 사례가 대량의 분류 작업을 저렴하고 효율적으로 처리할 수 있는 플랫폼의 능력을 입증한다고 주장합니다.
Jev HOLDFIT 47%CAT 88%
이 도구는 Jev를 활용하여 사용자 세션 리플레이를 분석하고 소프트웨어 결함을 식별합니다. 개발 팀의 디버깅 과정을 간소화하기 위해 버그 수정 풀 리퀘스트를 자동으로 생성하는 워크플로우를 시연합니다.
Source-linked curation
Voice command integration for the Autumn billing dashboard to streamline tasks.
Jev HOLDFIT 9%CAT 68%
Unofficial go SDK for typesafe AI, with typed answers, retries, and context support.
Jev PASSFIT 85%CAT 93%
이 프로젝트는 중고 제품 검색 과정을 자동화하는 에이전트를 보여줍니다. 개발자는 이 시스템이 분당 26개의 목록을 처리하며 빠른 평가 시간을 통해 사용자의 구매 결정을 지원한다고 설명합니다.
Jev HOLDFIT 17%CAT 93%
Agentcard는 Jev와 Kernel을 활용하여 자동화된 온라인 쇼핑을 지원합니다. 이 프로젝트는 에이전트가 전자상거래 플랫폼을 탐색할 때 토큰 비용을 절감하고 브라우징 과정에서 발생할 수 있는 보안 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
NanoJev는 단일 순방향 패스에서 전체 확률 분포를 생성하도록 설계된 Jev 아키텍처의 경량 버전입니다. 이 도구는 특정 계산 작업을 위해 모델 출력 효율성을 최적화하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
이 글은 Jev의 핵심 목적과 기술적 범위를 명확히 설명하는 개념적 개요를 제공합니다. 개발자들이 Jev의 의도된 기능과 일반적인 오해를 구분하는 데 도움이 되는 기초 가이드 역할을 합니다.
Source-linked curation
An educational Jev-like visual inference experiment on Apple Silicon: shared context, direct candidate scoring, and local visual demos.
Jev HOLDFIT 43%CAT 71%