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.
이 프로젝트는 Jev AI를 활용하여 스스로 퍼즐을 맞추는 루빅스 큐브 프로토타입을 선보입니다. 제작자는 최적화된 알고리즘 대신 인간의 문제 해결 방식을 모방한 접근법을 사용하여 큐브가 작동하는 모습을 시연합니다.
Source-linked curation
solari-reflex는 각 연산 단계마다 하나의 Jev 결정을 내리는 에이전트 시스템입니다. 이 프로젝트는 구조화된 연산 프레임워크 내에서 개별 의사결정 주기를 분리하여 에이전트의 추론 과정을 세밀하게 제어하는 방식을 보여줍니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
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.
Source-linked curation
A tool built on Jev that identifies programming languages, colors code, and checks lint rules.
Jev HOLDFIT 61%CAT 98%
이 공식 TypeSafe 가이드는 의도 라우팅의 아키텍처 패턴을 설명합니다. 사용자 입력을 분류하여 특정 처리 로직으로 요청을 전달하는 방법을 보여주며, 복잡한 대화 작업을 더 정확하고 안정적으로 처리할 수 있도록 지원합니다.
Jev PASSFIT 90%CAT 68%
이 Rust 라이브러리는 AI 서비스를 위한 타입 안전 클라이언트를 제공하며 비동기 및 차단 백엔드를 모두 지원합니다. AI 기반 애플리케이션의 상호작용 신뢰성을 높이기 위해 관찰 가능한 재시도 메커니즘을 구현하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
Classifies tax documents using an LLM pipeline for efficient processing.
Jev HOLDFIT 11%CAT 75%
이 통합은 Jev가 Cal.com과 연동하여 팀 캘린더 전반의 가용 시간을 식별하는 방법을 보여줍니다. 일정 중복 검색을 자동화하여 회의 조정 과정을 간소화하는 것을 목표로 합니다.
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Community Rails integration on the typesafe-sdk gem: configuration, persisted usage and cost telemetry, and opt-in confidence policies.
Jev PASSFIT 82%CAT 71%
s1-rs는 Rust를 위한 타입 기반 시스템 원(System One) 계층을 제공하며 선택, 점수 매기기, Noul 메커니즘에 중점을 둡니다. 이 라이브러리는 구조화된 타입 안전 추상화를 통해 직관적인 의사결정 패턴을 Rust 애플리케이션에 통합하는 아키텍처 접근 방식을 보여줍니다.
Source-linked curation
이 프로젝트는 Stockfish 엔진 분석과 Jev 기반 판단 로직을 결합하여 체스 플레이어에게 실시간 전략적 지침을 제공합니다. 기존 체스 엔진과 현대적인 AI 판단 시스템을 통합하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
Semantic SQL for Postgres, powered by Jev.
Jev HOLDFIT 68%CAT 84%
이 저장소는 Jev를 기반으로 구축된 공개 프로젝트, 통합 및 커뮤니티 토론을 모아놓은 큐레이션 목록입니다. 개발자들이 TypeSafe AI의 System One 모델을 활용한 유형화된 의사결정 아키텍처를 탐색할 수 있는 중앙 디렉토리 역할을 합니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
이 브라우저 기반 도구는 템플릿 중심 인터페이스를 제공하여 TypeSafe Jev 요청 생성을 간소화합니다. 사용자는 JSON 지식이나 소프트웨어 설치 없이 로컬에서 필요한 필드를 채울 수 있어 요청 생성 과정을 효율적으로 만들어 줍니다.
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Jev-Trades는 TypeSafe AI의 Jev 시스템 원 모델을 활용한 트레이딩 봇입니다. 이 프로젝트는 초기 단계의 Jev 모델 로직을 자동화된 시장 거래 워크플로우에 통합하는 방법을 보여줍니다.
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ChatJev는 분류기를 다음 토큰 예측기로 사용하여 의사결정 과정을 탐구하는 개발자 프로젝트입니다. 이 실험은 Jev 기반 아키텍처 내에서 분류 모델을 조정하여 시퀀스 생성에 영향을 미치는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation
이 도구는 Jev를 활용하여 마작 타일 버리기 제안을 제공하는 코칭 보조 프로그램입니다. 일본어로 전략적 조언을 제공하며 사용자가 게임 중 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
Arbiter는 Jev 호환 API를 통해 맞춤형 의사결정 모델을 제공하는 개발 도구입니다. 이 도구를 사용하면 개발자가 표준화된 인터페이스를 활용하여 애플리케이션 내에 구조화된 맞춤형 의사결정 로직을 구현할 수 있습니다.
Source-linked curation
Reusable GitHub Action: agent fix loop gated by checks, an AI reviewer, and TypeSafe Jev.
Jev HOLDFIT 66%CAT 33%
이 리소스는 특정 영역에서 기존 LLM의 성능을 능가한다고 주장하는 새로운 모델 유형을 소개합니다. 현재 대규모 언어 모델의 대안적 접근 방식을 평가하기 위한 기술적 참고 자료로 활용될 수 있습니다.

Jev HOLDFIT 17%CAT 82%
JevNoiseGate filters unwanted notifications and SMS on Android. Rather than matching keywords, an LLM decides what's noise — and only what it explicitly flags is blocked. Verification codes are matched on-device and never uploaded; anything uncertain passes through.
Jev HOLDFIT 60%CAT 60%
이 브라우저 기반 플레이그라운드는 TypeSafe AI의 의사결정 모델인 Jev를 직접 체험할 수 있는 환경을 제공합니다. Vercel AI Gateway를 활용하여 웹 환경에서 모델의 의사결정 기능을 테스트하고 실험해 볼 수 있습니다.
Source-linked curation
이 저장소는 Jev 1.13.0에 대한 독립적인 분석을 제공합니다. 제어된 프롬프트 실험과 원시 데이터를 기록하여 사용자가 오프라인 테스트를 통해 모델의 동작과 성능 특성을 검증할 수 있도록 돕습니다.
Source-linked curation
jevscape는 Jev를 위한 RuneBench 하네스를 제공하며, 제한된 작업 카탈로그와 틱 모드 컨트롤러를 포함합니다. 이 도구는 개발자가 Jev 생태계 내에서 에이전트 워크플로우를 모니터링하고 관리할 수 있도록 돕는 실시간 대시보드를 지원합니다.
Source-linked curation
이 프로젝트는 브라우저 기반 작업을 수행할 때 Jev의 빠른 응답 성능을 보여줍니다. 개발자는 이 에이전트가 표준 테스트 시나리오에서 약 100밀리초 내에 의사결정을 내린다고 설명합니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
이 데모는 Ego Lite와 Jev를 사용하여 신속한 제품 평가를 수행하는 에이전트를 보여줍니다. 제작자는 이 시스템이 4초 이내에 20개의 상품 평가를 완료한다고 주장합니다.
Source-linked curation
Single-agent Pi coding coprocessor with Jev semantic gates, baseline-to-current diff review, and append-only observability telemetry.
Jev HOLDFIT 62%CAT 61%
이 공식 문서는 TypeSafe AI JavaScript SDK에 대한 참조를 제공합니다. 개발자가 JavaScript 기반 애플리케이션 내에서 TypeSafe 기능을 구현하는 데 필요한 메서드와 통합 패턴을 설명합니다.
Jev PASSFIT 94%CAT 100%
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%
이 프로젝트는 Jev를 의사결정 모델로 활용한 브라우저 자동화를 보여줍니다. TypeSafe AI 로직을 웹 탐색 작업에 통합하여 브라우저 환경과 구조화된 방식으로 상호작용할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.
Source-linked curation
Fast Rust CLI for TypeSafe Jev: typed decisions, offline linting before you pay.
JEVLAB ART
Jev PASSFIT 75%CAT 69%
jev-trader는 Jev를 활용하여 자산 가격 피드를 분석하고 매매 결정을 내리는 자동화된 거래 봇을 보여줍니다. 이 프로젝트는 모델이 어떻게 시장 데이터를 처리하고 실제 거래를 실행하는지 그 과정을 시연합니다.
Jev HOLDFIT 62%CAT 98%
이 시뮬레이션 게임은 고래 위에 건설된 도시를 관리하는 과정을 다룹니다. GPT-6 Astra 및 H3 Max와 통합된 의사결정 시스템을 활용하여 도시의 생존을 유지하는 방식을 보여줍니다.
Jev HOLDFIT 59%CAT 98%
이 저장소는 TypeSafe의 System One 모델인 Jev를 실험하기 위한 샌드박스 역할을 합니다. 개발자들이 다양한 실험적 구현과 코드 예제를 통해 모델의 기능을 탐색할 수 있는 실용적인 환경을 제공합니다.
Source-linked curation
Cost-optimized OpenRouter model router using TypeSafe's Jev, with a live full-catalog scorer instead of a hardcoded model list.
Jev HOLDFIT 76%CAT 44%
A command-line interface for Jev that provides answers and exit codes based on input questions.
JEVLAB ART
Jev HOLDFIT 63%CAT 83%
이 자료는 Jev를 사용하여 경쟁사의 광고 자료를 분석하는 방법을 보여줍니다. 광고 데이터를 처리하여 마케팅 전략 수립을 위한 창의적인 광고 후보 목록을 생성하는 워크플로우를 설명합니다.
Jev HOLDFIT 45%CAT 87%
TypeSafe AI는 자율 게임 플레이를 위해 설계된 머신러닝 모델을 선보였습니다. 이 시연은 에이전트가 고전 게임인 둠을 탐색하고 플레이하는 모습을 통해 복잡한 환경에서의 의사 결정 능력을 보여줍니다.
Source-linked curation
이 명령줄 도구는 터미널에서 Jev에 직접 질문할 수 있게 해줍니다. 이 도구는 자연어 서술 대신 null, 선택지, 숫자 점수와 같은 특정 형식으로 응답을 강제하는 구조화된 상호작용 모델을 보여줍니다.
Source-linked curation
Does Jev predict stock returns from news? It reads the news well; there is no tradeable alpha. Three arms separate reading from recall.
Jev HOLDFIT 73%CAT 59%
Unofficial Go SDK for the TypeSafe AI System One API — 1:1 parity with the official JS and Python SDKs. Not affiliated with TypeSafe AI.
Jev PASSFIT 84%CAT 94%
The invalidation layer for AI memory. Every fact gets a lease; new evidence ends it. Built on TypeSafe Jev.
Jev HOLDFIT 62%CAT 56%
이 프로젝트는 Jev를 Chrome Dino 게임에 통합하여 실시간 의사결정 점수를 제공합니다. 게임 플레이 중에 실시간 평가 지표를 표시함으로써 외부 로직이 게임 메커니즘에 어떻게 영향을 줄 수 있는지 보여줍니다.
Source-linked curation
Real-time Discord moderation bot: Jev evaluates messages and metadata in parallel to catch phishing, spam, and social engineering with a progressive escalation ladder.
JEVLAB ART
Jev HOLDFIT 62%CAT 99%
이 프로젝트는 지속적인 소프트웨어 품질 검토를 위한 로컬 우선 MCP 플러그인을 제공합니다. Jev를 활용하여 AI 코딩 에이전트가 로컬 환경에서 코드 품질을 자동으로 분석하고 유지 관리할 수 있도록 지원합니다.
Source-linked curation
이 저장소는 TypeSafe Jev 의사결정 루프를 찾고, 설계하고, 평가하기 위한 프레임워크를 제공합니다. Jev 생태계 내에서 자동화된 의사결정 프로세스를 구조화하고 검증하려는 개발자를 위한 연구용 도구로 활용됩니다.
Source-linked curation
X timeline labeler. A community post describing a Chrome extension that categorizes X posts into types like engagement bait or promo.
Jev HOLDFIT 4%CAT 75%
이 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.
JEVLAB ARTSource-linked curation
Put a live Jev (TypeSafe) meter on any video: every sentence scored, rendered as a 16:9 edit.
Jev HOLDFIT 67%CAT 51%
이 실험은 단일 호출 Jev 판정과 다차원 특징 추출 방식을 세 가지 분류 작업에서 비교합니다. 분석 결과, 다차원 분해 방식이 일본어 NLI 성능은 높이지만, 정상적인 데이터를 공격으로 오인하는 비율이 크게 증가함을 보여줍니다.
Source-linked curation
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.
Jev HOLDFIT 64%CAT 92%
이 저장소는 X를 위한 Jev 및 TypeSafe AI 통합의 공개 데모를 제공합니다. 개발자들이 소셜 미디어 환경에서 이러한 프레임워크가 어떻게 상호 작용하는지 탐색할 수 있도록 돕는 실험적인 도구입니다.
Source-linked curation
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.
Jev HOLDFIT 54%CAT 40%
A simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.
Jev PASSFIT 78%CAT 88%
TypeSafe Jev plays original Civilization II in a browser, with live action probabilities. Experimental full-game harness.
Jev PASSFIT 77%CAT 99%
jevocks는 Jev 기술을 사용하여 일일 주식 시장 상태를 모니터링하는 간소화된 인터페이스를 제공합니다. 이 프로젝트는 실시간 금융 데이터 피드를 Jev 기반 애플리케이션 아키텍처에 통합하여 시장 추적을 단순화하는 방법을 보여줍니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
Visual-Jev는 텍스트 설명 대신 이미지를 기반으로 의사결정을 내리는 연구 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 시각적 콘텐츠를 직접 해석하여 판단하는 시스템의 구현 가능성을 보여주며, 시각적 추론 기술의 새로운 접근 방식을 탐구합니다.
Source-linked curation
이 저장소는 Jev를 활용한 증거 기반의 사용 사례와 아키텍처 패턴을 제공합니다. TypeSafe AI의 System One 모델을 사용하여 개발하는 이들을 위한 구조화된 가이드로서, 검증된 구현 전략을 중점적으로 다룹니다.
Source-linked curation
Browser use for coding agents, 3-5x faster than browser-use. MCP server + CLI; TypeSafe Jev decides every step in ~300 ms.
JEVLAB ART
Jev PASSFIT 72%CAT 100%
A free open-source search tool powered by Jev and a search API for plain language queries.
Jev HOLDFIT 62%CAT 45%
Jev plays Tetris by making real-time decisions to move blocks.
Jev HOLDFIT 66%CAT 99%
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.
Source-linked curation
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.
Source-linked curation
Uses Jev to play Pokémon Showdown with mixed results, demonstrating its decision-making capabilities in a game context.
Jev PASSFIT 71%CAT 99%
이 실험은 WebAssembly를 통해 MCP 서버로 실행되는 StarCraft Brood War를 보여줍니다. AI 에이전트가 게임 플레이를 시도하는 과정을 시연하며, 제작자는 에이전트가 저그 러시에 패배했다고 언급했습니다.
Source-linked curation
jev-reviewer는 체계적 문헌 고찰을 돕는 브라우저 기반 도구입니다. RoB 2나 QUADAS-2 같은 표준 템플릿을 사용하여 임상 시험 보고서에서 데이터를 추출하며, 사용자가 검증할 수 있도록 페이지 참조가 포함된 원문 인용을 제공하고 표로 내보낼 수 있습니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
이 Go 기반 CLI 및 단일 바이너리 MCP 서버는 TypeSafe 판단을 Claude Desktop, Claude Code 및 Codex 환경에 직접 통합합니다. 이 도구는 LLM 기반 코딩 보조 도구와 형식 검증 결과를 연결하여 워크플로우의 신뢰성을 높이는 방법을 보여줍니다.
JEVLAB ARTSource-linked curation
이 시연은 Jev AI가 테트리스를 고속으로 플레이하는 모습을 보여줍니다. 제작자는 이 모델이 2분 동안 357개의 블록을 처리하고 134줄을 제거했다고 밝혔으며, 이는 실시간 게임 환경에서의 빠른 의사결정 능력을 입증합니다.
Jev HOLDFIT 54%CAT 99%
이 프로젝트는 LlamaIndex 리랭킹 및 라우팅과 TypeSafe Jev의 통합을 보여줍니다. 유형이 지정된 점수와 선택 항목을 사용하여 의사 결정 프로세스를 관리하며, 기존 LLM-as-judge 평가 방식보다 비용 효율적인 대안을 제시하는 것을 목표로 합니다.
Source-linked curation
A focus group experiment using Jev to make scroll or stop decisions on ads.
Jev HOLDFIT 65%CAT 84%
A Chrome extension enabling agents to browse and interact with websites, utilizing Jev for decision-making.
Jev HOLDFIT 57%CAT 99%
이 저장소는 코딩 에이전트를 위한 제한된 TypeSafe Jev 워크플로우 구현 프레임워크를 제공합니다. 자동화된 소프트웨어 개발 작업 내에서 신뢰성과 안전성을 유지하기 위해 에이전트 프로세스를 구조화하는 방법을 보여줍니다.
Source-linked curation