Wprowadzenie do Jev
Diogo Almeida przedstawia Jev, model strukturalnych decyzji TypeSafe. Obejrzyj film prezentacyjny i eksploruj oryginalny wątek, aby poznać podejście modelu, przykłady i zgłoszone wyniki.
Latest addition
Source check
Recent activityA FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
To, co najlepsze w Jev: prawdziwe projekty, praktyczne poradniki i pomysły z sieci.
Diogo Almeida przedstawia Jev, model strukturalnych decyzji TypeSafe. Obejrzyj film prezentacyjny i eksploruj oryginalny wątek, aby poznać podejście modelu, przykłady i zgłoszone wyniki.
Oświadczenie o oficjalnym uruchomieniu TypeSafe przedstawia laboratorium i kieruje programistów do Jev. Zawiera film prezentacyjny Diogo Almeidy i oryginalne wstępne wprowadzenie.
TypeSafe ogłasza publiczny dostęp do Jev bez listy oczekiwania. Oficjalny konsolę jest punktem wyjścia do testowania typowanych decyzji w własnych aplikacjach.
TypeSafe wyróżnia podejście Jev do wyjściowych typów: aplikacje dostarczają stan i pytania, a następnie działają na prawdopodobieństwach, wyborach lub ocenach. Powiązane oświadczenie obejmuje integrację API Venice.
Start with the Launch Post. Explore four official signals.
16 materiałów
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
An AI-driven hedge fund utilizing Jev for fast and cost-effective trading decisions.
Source-linked curation
A community tool leverages Jev to identify relevant X discussions for business outreach.
Source-linked curation
Orus uses Jev to review and approve trade strategies before execution, enhancing decision-making with structured answers.
Source-linked curation
A trading bot using Jev to decide buy/sell actions based on asset price feeds and executing real trades.
Source-linked curation
Jev rapidly analyzes competitor ads with detailed classification and cost efficiency.
Source-linked curation
A community post describing an SEO audit using Jev to analyze website internal links in 45 seconds.
Source-linked curation
Jev rapidly analyzes 700 live ads in 40 seconds for marketing insights at low cost.
Source-linked curation
Jev rapidly analyzed news articles to suggest relevant stories for brands at a low cost.
Source-linked curation
Jev trades 15-minute and 1-hour BTC, ETH, and SOL markets on Kalshi.
Source-linked curation
Jev conducts a sentiment-based stock market analysis for the Danish market in 2025, using diverse data sources with low cost.
Source-linked curation
An experimental trading system using defined rules and Jev for decision-making.
Source-linked curation
A demonstration where Jev was given $10,000 to trade.
Source-linked curation
Jev identifies and manages marketing messages in Android notifications without content deletion.
JEVLAB ARTSource-linked curation
A community post describes using Jev to analyze news for stock investment opportunities.
Source-linked curation
A stock evaluation tool using Jev for fast market analysis.
Source-linked curation
Jev on Sol. A community post describing an experiment where Jev analyzes Solana blockchain data in real time.
Source-linked curation