Jev 런치 포스트
Diogo Almeida가 TypeSafe의 구조화된 판단 모델 Jev를 소개합니다. 런치 영상과 원문 스레드에서 접근 방식, 활용 사례, 제작자가 발표한 성능을 확인하세요.
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.
요약·번역에 AI를 활용합니다. 원문과 성능 주장은 출처에서 확인하세요.
이 프로젝트는 Jev를 사용하여 포켓몬스터 레드 버전을 플레이하는 방법을 보여줍니다. 사용자가 턴마다 명령어를 입력하여 AI가 게임 환경을 탐색하고 특정 동작을 수행하도록 제어하는 상호작용 모델을 시연합니다.
JEVLAB ART이 프로젝트는 에이전트 시스템 내에서 Jev를 활용한 스킬 라우팅 구현을 보여줍니다. 커뮤니티 기반 개발 패턴을 적용하여 자율 시스템의 작업 분배 및 의사 결정 프로세스를 효율적으로 관리하는 방법을 제시합니다.
이 실험적인 크롬 확장 프로그램은 TypeSafe Jev 모델을 사용하여 광고로 분류된 DOM 요소를 식별하고 제거합니다. 이 프로젝트는 로컬 클라이언트 측 시연을 목적으로 하며 실제 광고 차단기로 사용하기에는 적합하지 않습니다.

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.
스폰서 살펴보기A visual TypeSafe demo where Jev chooses verified Tetris placements.
이 프로젝트는 판별적 몬테카를로 트리 탐색 구현을 보여줍니다. TypeSafe Jev System One 기본 요소와 Gemini를 통합하여 에이전트 프레임워크 내에서 구조화된 의사결정 프로세스를 지원하는 방법을 설명합니다.
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.
A log analysis tool that groups 22.8M lines into patterns and uses Jev to review key patterns.
이 데모는 Ego Lite와 Jev를 사용하여 신속한 제품 평가를 수행하는 에이전트를 보여줍니다. 제작자는 이 시스템이 4초 이내에 20개의 상품 평가를 완료한다고 주장합니다.
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.
스폰서 살펴보기이 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.
Curated Jev resources and runnable examples for typed AI decisions.
이 공식 TypeSafe 참조는 Score 프리미티브를 정의합니다. TypeSafe 프레임워크 내에서 모델 출력을 평가하기 위한 핵심 메커니즘을 설명하며, 개발자에게 구현에 필요한 기술 사양을 제공합니다.
A focus group experiment using Jev to make scroll or stop decisions on ads.
이 튜토리얼은 Jev API 설정 방법을 상세히 안내합니다. 개발자가 Jev와 대규모 언어 모델을 결합하여 AI 프로토타입을 구축하고 테스트하는 과정을 단계별로 설명합니다.


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스폰서 살펴보기Claude 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 Document Classification enables the rapid and cost-effective classification of text-based documents using AI, leveraging TypeSafe's "System One" model.
이 프로젝트는 사용자 인터페이스 탐색 흐름을 즉시 캡처하는 시스템을 보여줍니다. Jev 처리 기능을 활용하여 UI 흐름 기록을 자동화하며, 연구자들이 대화형 디지털 경험을 문서화하고 분석할 수 있는 도구를 제공합니다.
pg-jev는 PostgreSQL 데이터베이스 테이블에 자연어로 질문할 수 있게 해주는 확장 프로그램입니다. 이 도구는 Jev 기술을 활용하여 사용자가 일반적인 언어로 데이터베이스와 상호작용할 수 있도록 지원합니다.
Hand the browser work off: an MCP server where a decision model drives the page for your agent, so a flow costs one tool call instead of a turn per click. Ref-based element tables, code-checked assertions, zero-model macro replay. Speaks CDP to your Chrome.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
스폰서 살펴보기이 저장소는 Jev를 다른 평가 모델과 비교하기 위한 테스트 환경을 제공합니다. 명확한 상태, 정의된 법적 행동, 정량화 가능한 결과를 가진 게임 시나리오를 통해 상대적인 성능을 평가하는 데 중점을 둡니다.
이 가이드는 LangChain 워크플로우에서 Jev를 사용하여 모델 간 요청을 라우팅하는 방법을 설명합니다. 실행 중 위험할 수 있는 도구 호출을 식별하고 차단하기 위한 안전 조치 구현에 중점을 둡니다.
JEVLAB ART이 프로젝트는 Jev를 사용하여 게임 상태를 분석하고 승률을 예측하는 League of Legends 실시간 오버레이를 보여줍니다. 제작자는 이 도구가 현재 경기 데이터를 기반으로 실시간 승리 확률을 제공한다고 주장합니다.
弈瞬:双 Jev 五子棋九宫格输入实验台,逐手查看模型决策,支持真实对局回放与实时对战。
이 프로젝트는 Jev가 지뢰찾기 게임을 플레이하는 모습을 보여줍니다. 이는 모델이 구조화된 그리드 환경에서 실시간 턴제 의사결정 과정을 어떻게 처리하는지 실험적으로 입증하는 사례입니다.
이 시연은 Jev가 이메일 분류, 우선순위 평가, 스팸 탐지 및 답장 예측 작업을 자동화하는 과정을 보여줍니다. 제작자는 1,000개의 이메일 데이터셋을 통해 시스템의 수신함 관리 워크플로우 처리 성능을 테스트했다고 설명합니다.

Live verdict page: feeds Jev the day’s Florida Man, odd-news, politics and world headlines and asks all three primitives whether AI should kill us all, refreshed every ten minutes.
A social media feed optimized using user bookmarks and Jev's analysis.

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스폰서 살펴보기A guide for installing Jev skills, highlighting its potential to replace traditional LLM usage.
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 ARTHome Assistant Assist conversation agent powered by TypeSafe's Jev (System One) model.
A self-hosted skills library with optional Jev recommendations.
JEVLAB ARTJev as an LLM prompt guardrail inside the agentgateway proxy, with tracing and cost tracking.

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스폰서 살펴보기이 연구 프로젝트는 작업 실행 중 Jev 신뢰도 점수의 실질적인 가치를 평가합니다. 개발자가 실제 시나리오에서 이러한 지표가 모델 성능과 어떻게 연관되는지 분석할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.
Chess where both players are TypeSafe's Jev model: every move is a typed Choice decision.
jevalyn은 Rails 애플리케이션을 위한 TypeSafe Jev System One API의 네이티브 래퍼입니다. 이 도구는 개발자가 Rails 제어 흐름 내에서 유형이 지정되고 보정된 의사결정 로직을 쉽게 구현할 수 있도록 지원합니다.
이 프로젝트는 Jev 기반의 LinkedIn 채용 에이전트를 시연합니다. 이 에이전트는 관련 프로필을 탐색하고 링크를 저장하며, 사용자가 제공한 채용 요건에 따라 후보자의 적합성을 검토하는 기능을 수행합니다.
JEVLAB ARTGuardrails for Pi built on pi-typesafe that steer the agent instead of interrupting you: Jev judges irreversible and off-task tool calls, detects stuck loops, checks unverified done claims, flags slop.

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스폰서 살펴보기이 커뮤니티 주도 프로젝트는 Jev를 활용하여 격투 기술을 분석하고 개선합니다. 격투 게임 플레이어가 체계적인 피드백을 통해 자신의 실력을 향상할 수 있도록 돕는 디지털 훈련 보조 도구입니다.
이 저장소는 8개의 벤치마크 트랙에서 Jev 1.13 보상 모델을 평가합니다. 대화형 보고서와 함께 현재 상태를 비교하는 54개 행의 SOTA 비교표를 제공하여 모델 성능을 분석합니다.
이 명령줄 도구는 Jev를 사용하여 사용자 인터페이스, 텍스트 및 에이전트 지침 내의 AI 생성 저품질 콘텐츠를 식별합니다. 프로젝트 배포 전 의미론적 취향 검사를 통해 콘텐츠 품질을 유지하도록 돕습니다.
이 Jev 기반 시스템은 PDF를 페이지 단위로 분석하여 자동화된 문서 처리를 수행합니다. OCR이 필요한 페이지를 선별하는 의사결정 워크플로우를 보여주며, 문서 디지털화 작업 시 효율적인 자원 활용을 목표로 합니다.
이 오픈 소스 플랫폼은 Jev 및 기타 AI 모델을 평가하기 위한 Bring-Your-Own-Key 아레나를 제공합니다. 사용자는 이를 통해 모델의 출력 품질, 운영 비용 및 지연 시간을 비교하고 잠재적인 오류를 식별할 수 있습니다.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
스폰서 살펴보기이 프로젝트는 Jev를 활용한 Figma용 음성 제어 인터페이스를 선보입니다. 이는 전문 디자인 워크플로우에 저비용 AI 자동화를 통합하기 위한 실험적인 개념 증명 사례입니다.
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.
이 공식 TypeSafe AI 리소스는 Noul에 대한 기본 참조를 제공합니다. 이는 TypeSafe 생태계 내에서 이 특정 프리미티브의 핵심 개념과 구현 세부 사항을 이해하기 위한 주요 가이드 역할을 합니다.
이 시연은 Jev가 Flappy Apex를 독립적으로 플레이하는 모습을 보여줍니다. 제작자는 Appduct와 Fable 프레임워크를 활용하여 에이전트가 수동 입력 없이 게임 환경을 탐색하며 높은 점수를 달성한다고 주장합니다.
Jev identifies and manages marketing messages in Android notifications without content deletion.
JEVLAB ART
The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
스폰서 살펴보기Hunch는 GitHub 통합 코드 리뷰 도구입니다. 개발자가 일반 영어로 작성된 규칙을 설정하여 코드 품질을 분석하고 개선할 수 있도록 지원하는 자동화된 코드 검토 환경을 제공합니다.
JEVLAB ARTtiershift는 사용자가 정의한 YAML 정책을 기반으로 LLM 요청을 가장 비용 효율적인 모델로 라우팅하는 도구입니다. 이 프로젝트는 TypeSafe Jev를 활용하여 라우팅 결정을 내리며 TypeScript 및 Python 환경을 지원합니다.
이 프로젝트는 TypeSafe Jev Choice를 사용하여 원시 문자 입력을 처리하는 실험적인 채팅 인터페이스를 제공합니다. Jev 생태계 내에서 관찰 가능한 구조적 상호작용 모델을 구현하는 새로운 방식을 보여줍니다.
jev-scout는 저장소와 크레이트를 탐색하기 위한 오픈 소스 도구입니다. 이 도구는 TypeSafe AI Jev System One 점수 체계를 활용하여 정보 검색 과정에서 환각 현상을 최소화하는 것을 목표로 합니다.
A developer project for the games shelf, where Jev improvises piano with proper questions.
JEVLAB ARTA simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.
Leonardo Bissoli가 제작한 이 자료는 Jev를 활용한 구조화된 의사결정 프로세스를 다룹니다. 영상과 참고 문헌을 통해 Jev가 복잡한 논리적 워크플로우를 체계적으로 구성하고 실행하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 실무적인 관점에서 설명합니다.
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.
Probability-aware evaluation for typed decision models: calibration, selective risk, latency, and reproducible benchmarks.
⚡ Ultra-fast, low-cost intelligent task classifier and 3-tier routing engine powered by TypeSafe Jev (System One).

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.
스폰서 살펴보기이 저장소는 RAG 파이프라인 내에서 Jev 리랭킹 성능을 평가하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 사용자는 다양한 리랭킹 구성의 효율성을 평가하기 위해 품질, 지연 시간 및 운영 비용을 측정할 수 있습니다.
이 도구는 Jev가 스프레드시트 데이터에 시맨틱 서식을 적용하는 방법을 보여줍니다. 데이터 구성 워크플로우를 개선하기 위해 자동화된 구조적 제안과 외부 플랫폼과의 잠재적 통합 경로를 제시합니다.
이 프로젝트는 Jev가 개발자 도구를 선택하고 Codex가 그에 맞춰 코드를 생성하는 자동화 워크플로우를 보여줍니다. 이는 작업 중심의 소프트웨어 개발 자동화를 위한 실험적인 통합 사례입니다.
JEVLAB ART이 명령줄 인터페이스 도구는 Jev를 위한 자동화된 라우팅 시스템을 보여줍니다. 사용자의 작업과 구독 목록을 입력받아, 제공된 매개변수를 바탕으로 어떤 모델이나 에이전트가 해당 요청을 처리하는 데 가장 적합한지 결정하는 기능을 수행합니다.
이 프로젝트는 AI 에이전트 도구 호출을 위한 런타임 권한 부여 및 가드레일을 제공합니다. OpenRouter를 통해 결정론적 정책과 TypeSafe Jev를 통합하여 에이전트 상호작용을 안전하게 관리합니다.
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.
스폰서 살펴보기이 개념 증명 프로젝트는 왕좌의 게임 테마를 통해 Jev TypeSafe AI 통합을 탐구합니다. 이 리소스는 서사 중심의 애플리케이션 환경에서 구조화된 데이터 모델을 어떻게 활용할 수 있는지 보여줍니다.
이 Python 툴킷은 Jev 의사결정 API와 상호작용하기 위한 모듈형 프레임워크를 제공합니다. 질문 생성, 신뢰도 게이트 구현, CLI 및 MCP 서버 인터페이스를 통한 에이전트 기술 관리 기능을 포함하고 있습니다.
JEVLAB ARTJev processes game state data to make decisions and play Super Mario Bros. effectively.
이 저장소는 Jev, 즉 TypeSafe AI의 System One 모델을 위해 구축된 도구들의 엄선된 목록을 제공합니다. 개발자들이 AI 통합 프로젝트 내에서 유형화된 의사결정 워크플로우를 구현하는 데 필요한 도구를 찾을 수 있는 중앙 디렉토리 역할을 합니다.
이 저장소는 DeepSeek Harness 프레임워크를 위한 플러그인 제품군을 제공합니다. Jev 시스템 원 의사결정 모델을 통합하여 기존 하네스 환경 내에서 자동화된 추론 및 의사결정 프로세스를 구현하는 방법을 보여줍니다.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
스폰서 살펴보기이 프로젝트는 Jev를 Noul 및 Score 프레임워크에 통합하여 MCP 애플리케이션을 지원합니다. 개발자가 에이전트 워크플로우 내에서 타입 안전 구조를 구현하여 모듈식 AI 시스템 구축 시 신뢰성을 높이는 방법을 보여줍니다.
Latent Space's launch-day roundup: over 100x faster and 200x cheaper than small frontier LLMs.
TypeScript CLI that finds code, docs, logs, and text by natural-language conditions using Jev Noul judgments, with probability thresholds, source lines, and cached results.
Snake auto-played by TypeSafe's Jev model: one System One choice per tick, legal moves and facts generated in code.
이 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.
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스폰서 살펴보기이 데모는 Jev가 목표를 달성하기 위해 웹페이지 내에서 적절한 링크를 선택하는 과정을 보여줍니다. 브라우저 환경에서 에이전트가 링크 상호작용을 결정하는 방식을 시연합니다.