A FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
To, co najlepsze w Jev: prawdziwe projekty, praktyczne poradniki i pomysły z sieci.
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida przedstawia Jev, strukturalny model decyzyjny od TypeSafe. Zasób ten zawiera przegląd podstawowego podejścia modelu, praktyczne przykłady oraz wskaźniki wydajności zgłoszone przez autora.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe oficjalnie uruchamia swoje laboratorium badawcze i przedstawia Jev społeczności programistów. To ogłoszenie zawiera film premierowy autorstwa Diogo Almeidy i dostarcza podstawowych informacji na temat misji oraz przyszłego kierunku rozwoju projektu.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALFirma TypeSafe usunęła listę oczekujących na Jev, umożliwiając publiczny dostęp do platformy. Programiści mogą korzystać z oficjalnej konsoli, aby integrować i testować funkcje podejmowania decyzji typowanych we własnych aplikacjach programistycznych.
JEVLAB ARTTypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe 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.
JEVLAB ARTStart with the Launch Post. Explore four official signals.
1262 materiałów
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Run a JSON Schema through TypeSafe's Jev API, and get JSON back.
JEVLAB ART
EnglishJev PASSFIT 75%CAT 78%
Riley BrownA real-time tool to analyze and categorize tweets for viral potential.
EnglishJev HOLDFIT 5%CAT 57%
Projekt ten implementuje trzy hooki Claude Code przeznaczone do pobierania określonych informacji z Jev. Pokazuje praktyczne podejście do bezpośredniej integracji zewnętrznego pobierania danych z procesami programistycznymi za pomocą niestandardowych hooków automatyzujących.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Chris TateTo narzędzie społecznościowe umożliwia Jev podejmowanie decyzji poprzez interakcje w wierszu poleceń. Zostało zaprojektowane, aby pomóc programistom w zarządzaniu logiką systemów agentowych w środowiskach terminalowych.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Cheshi to przestrzeń robocza dla systemu macOS integrująca pamięć konwersacji opartą na Jev z OpenAI Codex. Umożliwia zarządzanie agentami AI, eksplorację kodu za pomocą CodeGraph oraz łączenie przepływów pracy Git, terminali Ghostty i Apple Notes w jednej aplikacji.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Hugo MontenegroProjekt ten prezentuje integrację Jev z grą planszową Codenames. Twórca twierdzi, że takie wdrożenie zapewnia szybką i opłacalną wydajność podczas sesji rozgrywki.
EnglishJev HOLDFIT 63%CAT 96%
Idiomatic Java SDK for TypeSafe AI Jev System One decision engine.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 83%CAT 93%
Let Jev (TypeSafeAI) solve 2048.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 67%CAT 97%
YumTen projekt przedstawia pulpit nawigacyjny, który wykorzystuje Jev do klasyfikowania postów w mediach społecznościowych w ośmiu wymiarach. Pokazuje metodę organizowania dużych zbiorów danych w celu ułatwienia badań nad treściami i analizy opartej na społeczności.
EnglishJev HOLDFIT 52%CAT 83%
Ten projekt demonstruje Jev zarządzającego ruchem miejskim w symulowanym środowisku. Oferuje praktyczny wgląd w to, jak model radzi sobie z zadaniami podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym w ustrukturyzowanej siatce miejskiej.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Projekt ten bada filtrowanie spamu typu zero-shot przy użyciu pytań TypeSafe Jev Noul. Dostarcza analizę porównawczą z bazowymi modelami TF-IDF w celu oceny skuteczności klasyfikacji w zadaniach filtrowania tekstu.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
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.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 79%CAT 99%
Ten projekt dostarcza kompaktowy i rozszerzalny szkielet zaprojektowany w celu ułatwienia przepływów pracy typu decyzja-działanie w środowiskach TypeSafe Jev. Służy jako narzędzie dla programistów chcących usprawnić wykonywanie zautomatyzowanej logiki.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A developer tool for decision runtime with zero-token caching and a calibrator, collected for the tools shelf.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 47%CAT 51%
An awesome collection of Jev use cases, workflows, and agent skills.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 67%CAT 38%
Ten eksperyment społecznościowy pokazuje, jak Jev wchodzi w interakcję z grą platformową Geometry Dash. Prezentuje zdolność modelu do przetwarzania wizualnych danych wejściowych z gry i wykonywania odpowiednich poleceń sterujących w czasie rzeczywistym.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Türkçe ve İngilizce doğal konuşmayla Windows 10/11 bilgisayar kontrolü: OpenAI Realtime, local Whisper, Jev, UI Automation ve Playwright.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 69%CAT 78%
Draw on a tldraw canvas with your voice and a pointing finger. Jev (TypeSafe System One) decides action, target and place in ~350 ms per spoken word.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 78%CAT 56%
Ten projekt integruje Jev z frameworkiem DeepSeek Harness. Pokazuje, jak programiści mogą wykorzystać Jev do zautomatyzowanych zadań oceny w ramach istniejących potoków ewaluacyjnych, aby usprawnić procesy oceny modeli.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ta biblioteka kliencka Go zapewnia interfejs dla API System One firmy TypeSafe AI. Zawiera opcjonalną instrumentację dla Langfuse, pomagającą programistom śledzić i monitorować interakcje ich aplikacji opartych na Jev.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ten eksperymentalny projekt prezentuje generator sygnałów Bitcoin dla wielu horyzontów czasowych. Wykorzystuje prawdopodobieństwa TypeSafe Jev oraz dane rynkowe z Binance, aby badać potencjalne wskaźniki trendów cenowych w ramach analizy technicznej.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Zasób ten zawiera kolekcję oficjalnych umiejętności agenta dla systemów Claude Code, Codex i kompatybilnych. Prezentuje podstawowe prymitywy, wzorce projektowe oraz metodologie strukturyzowania skutecznych ocen w ramach przepływów pracy agentów.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 90%CAT 53%
Ta demonstracja pokazuje, jak Jev samodzielnie gra w Flappy Apex. Twórca twierdzi, że agent osiąga wysokie wyniki w sposób autonomiczny, wykorzystując frameworki Appduct i Fable do nawigacji w środowisku gry bez konieczności ręcznego wprowadzania danych.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
RanjanAskJev to projekt społecznościowy umożliwiający nawigację po sieci bez użycia rąk. Prezentuje przepływ pracy, w którym Jev zarządza działaniami przeglądarki, a Claude prowadzi konwersację, co pozwala użytkownikom sterować przeglądaniem stron za pomocą poleceń głosowych lub tekstowych.
EnglishJev HOLDFIT 63%CAT 99%
Ask a yes/no question of every function in a codebase. Ranked answers in seconds, for cents. Grep whose pattern is a question, powered by TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 55%CAT 46%
Pierre-Eliott LallemantTen zasób pokazuje, jak Jev ocenia wiadomości outreach w celu wykrycia sygnałów intencji prowadzących do rezerwacji demo. Ma na celu pomóc użytkownikom w identyfikacji wzorców skorelowanych z udanymi rezerwacjami w celu poprawy wyników kampanii.
EnglishJev HOLDFIT 44%CAT 26%
roverlab to środowisko symulacyjne 3D dla łazików planetarnych. Narzędzie to służy jako piaskownica, w której programiści mogą eksperymentować z autonomicznym podejmowaniem decyzji przy użyciu TypeSafe AI w wirtualnym terenie pozaziemskim.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Kyle JeongObserve the accessibility tree, Jev chooses the next action, Stagehand executes.
EnglishJev HOLDFIT 69%CAT 99%
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。
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 69%CAT 99%
Measures how well TypeSafe's RLCD-Jev model spots real secret credentials in file snippets.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 78%CAT 93%
Ten projekt dostarcza implementację klienta opartą na języku Rust do interakcji z API TypeSafe System One. Służy jako podstawowe narzędzie dla programistów chcących zintegrować funkcjonalność Jev bezpośrednio ze swoimi aplikacjami w języku Rust.
JEVLAB ARTEnglishSource-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.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 73%CAT 59%
Ten zasób prezentuje router umiejętności dla MCP, który umożliwia Jev bezpośredni wybór odpowiednich umiejętności. Ma on na celu poprawę wydajności poprzez zastąpienie długotrwałych procesów wyszukiwania agentów ukierunkowaną identyfikacją umiejętności.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
OFICJALNETŁUMACZENIETypeSafe AITo oficjalne źródło zawiera chronologiczny zapis aktualizacji i modyfikacji wprowadzonych w SDK TypeSafe. Służy jako główny punkt odniesienia dla programistów w celu śledzenia historii wersji i identyfikacji konkretnych zmian wdrożonych w platformie.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 91%CAT 91%
Projekt ten demonstruje implementację automatyzacji systemu MacOS sterowaną przez Jev. Służy jako eksperymentalna konfiguracja wykorzystująca TypeSafe System One jako silnik decyzyjny do nawigacji i interakcji ze środowiskiem pulpitu.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Zasób ten opisuje podstawowe prymitywy modeli System One. Zawiera przegląd ocen przepływu pracy dostawców oraz struktur cenowych, służąc jako przewodnik wprowadzający dla osób badających te konkretne architektury modeli sztucznej inteligencji.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
OFICJALNETŁUMACZENIETypeSafe AITa oficjalna dokumentacja TypeSafe przedstawia ramy oceny pewności modelu. Wyjaśnia, w jaki sposób programiści mogą mierzyć i interpretować wskaźniki niepewności, aby poprawić niezawodność i bezpieczeństwo procesów decyzyjnych opartych na sztucznej inteligencji w środowiskach produkcyjnych.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
TypeSafe's Jev plays Atari Pong. One typed Choice question per frame, no coordinates sent to the model.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 79%CAT 99%
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.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 84%CAT 94%
A community reference exploring how Jev perceives toxic content, with limited detailed analysis.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 35%CAT 32%
To repozytorium udostępnia narzędzia zaprojektowane, aby pomóc JEV w generowaniu danych wyjściowych w języku naturalnym. Służy jako praktyczna implementacja dla programistów chcących zintegrować funkcje komunikacyjne ze swoimi projektami opartymi na JEV.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
On-device iPhone visual decision tool using MLX and Qwen3-VL direct option logits.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 16%CAT 56%
To repozytorium udostępnia bibliotekę kliencką Go do interakcji z API TypeSafe. Zostało zaprojektowane, aby pomóc programistom w integrowaniu funkcji TypeSafe bezpośrednio z aplikacjami i przepływami pracy opartymi na języku Go.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
khaledTa demonstracja przedstawia zdolność Jev do szybkiego generowania zmiennych w procesach programistycznych. Autor pokazuje, jak narzędzie automatyzuje obsługę danych, jednak zaleca się samodzielną ocenę wydajności i integracji w konkretnych środowiskach pracy.
EnglishJev HOLDFIT 61%CAT 42%
Async Python client for TypeSafe Jev. Typed questions in, probabilities and choices out, no prose to parse.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 83%CAT 77%
nader dabitNarzędzie to demonstruje podejście do zarządzania arkuszami kalkulacyjnymi, które interpretuje intencje użytkownika w celu zapewnienia analizy kontekstowej. Wykracza poza tradycyjne obliczenia statyczne, próbując zrozumieć podstawowy cel wprowadzanych danych.
EnglishJev HOLDFIT 8%CAT 45%
Fast, cheap judgment for AI coding agents: semantic search, focused reads and list picking in ~2s. CLI + MCP server on TypeSafe Jev. Benchmarked on SWE-bench.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 80%CAT 74%
Trinay HariA 26-sheet construction plan set was classified in 2.9 seconds using Jev with an LLM pipeline, costing $0.0052 and matching GPT-4.1 and GPT-6 Astra performance.
EnglishJev HOLDFIT 66%CAT 54%
Projekt ten porównuje Jev z Gemini 3.8 Flash poprzez etykietowanie 1000 recenzji aplikacji. Autor twierdzi, że implementacja Jev osiąga znacznie wyższą szybkość przetwarzania i niższe koszty w porównaniu z modelem Gemini w tym konkretnym zadaniu.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ten przewodnik pokazuje, jak zintegrować Jev z agentami Pydantic AI w celu ułatwienia operacji bezpiecznych typowo. Zapewnia programistom ustrukturyzowane podejście do zapewnienia spójności i niezawodności danych podczas tworzenia przepływów pracy AI w ekosystemie Pydantic.
JEVLAB ARTEnglishSource-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。
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 57%CAT 97%
Ten film omawia integrację Jev z Astra. Przedstawia praktyczne przepływy pracy i analizę porównawczą ich zdolności decyzyjnych, prezentując jednocześnie oceny twórcy dotyczące wydajności i kosztów operacyjnych.
EnglishJev HOLDFIT 55%CAT 31%
Ten projekt demonstruje przeglądarkę internetową sterowaną głosem, wykorzystującą Jev do interpretacji intencji użytkownika. Integruje się z Playwright w celu wykonywania poleceń nawigacyjnych, dążąc do interakcji o niskim opóźnieniu poprzez przetwarzanie danych głosowych w celu wyzwalania akcji w przeglądarce.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Typed decisions from a System One model. An uncertain answer is a different type from a confident one — and the compiler makes you handle it.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 39%CAT 78%
Ian NuttallA community experiment using Jev to analyze social media posts and determine effective content strategies.
EnglishJev HOLDFIT 63%CAT 43%
SabrinaA demonstration of Jev's capability to quickly categorize a large volume of Hacker News posts.
EnglishJev HOLDFIT 66%CAT 61%
看看 Jev 能做什么：用中英文讲清热门应用、工作原理和各自优缺点。Explore Jev apps with plain-language examples, explanations, and comparisons.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 52%CAT 52%
To repozytorium udostępnia oceny Jev dla Agent Zero, zawierające narzędzia typowane i karty prawdopodobieństwa. Prezentuje strukturę poprawiającą niezawodność agentów poprzez bezpieczne interakcje i probabilistyczne procesy podejmowania decyzji.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Projekt ten ocenia kalibrację Jev przy użyciu 900 zgłoszeń wsparcia wygenerowanych według reguł oraz publicznych benchmarków. Zapewnia niezależną analizę błędów kalibracji za pomocą metryk ECE i dostrajania temperatury, oferując powtarzalne środowisko do testowania niezawodności modelu.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Ten serwer MCP integruje funkcje TypeSafe Jev z przepływami pracy agentów. Zapewnia ustrukturyzowane metody klasyfikacji, oceniania i filtrowania danych, dążąc do dostarczania weryfikowalnych poziomów pewności dla każdej automatycznej odpowiedzi wygenerowanej przez system.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
PiJev: a terminal coding agent with Jev in the loop — Jev ranks the repository's files before the first call, picks skills and triages failures; your coding model writes the code. Built on Pi.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 69%CAT 89%
Ta implementacja w jednym pliku zapewnia funkcje moderacji danych wejściowych dla agentów Mastra zintegrowanych z TypeSafe Jev. Prezentuje uproszczone podejście do filtrowania interakcji agentów w celu zapewnienia bezpieczniejszych i bardziej kontrolowanych przepływów komunikacji AI.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
A resource explaining Jev Engineering methodology for AI agent development.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 53%CAT 67%
OpenTelemetry Collector connector that uses Jev to assess metric metadata and apply retention policies before export.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 62%CAT 71%
limpet udostępnia hak zatrzymania zaprojektowany, aby zapobiegać przedwczesnemu kończeniu zadań przez agentów kodujących. Wykorzystuje zasady w prostym języku oceniane przez Jev, aby utrzymać ciągłość procesu.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Offline Obsidian search with optional Jev reranking of results, requiring user approval before reranking.
JEVLAB ARTEnglishJev HOLDFIT 70%CAT 42%
Ten projekt prezentuje autonomicznego agenta zaprojektowanego do gry w Tetris. Wykazuje on zdolność do szybkiego podejmowania decyzji, podkreślając potencjał automatyzacji gier w czasie rzeczywistym poprzez rozgrywkę algorytmiczną.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Marc KöhlbruggeA real-time computer assistant using Jev and local Whisper to process voice input, classify actions, and interact with the screen through a Swift app for accessibility.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 71%CAT 67%
OFICJALNETŁUMACZENIETypeSafe AITa oficjalna dokumentacja TypeSafe AI wyjaśnia mechanizmy wywoływania funkcji. Pokazuje, jak integrować narzędzia zewnętrzne i przetwarzanie danych strukturalnych z przepływami pracy LLM, aby usprawnić wykonywanie zadań i umożliwić dynamiczną interakcję z systemami zewnętrznymi.
JEVLAB ARTEnglishJev PASSFIT 93%CAT 98%
Ta transmisja na żywo analizuje architekturę Jev dla modeli przewidywania JSON. Sesja demonstruje praktyczne przepływy pracy i projekt strukturalny, pomagając programistom w obsłudze zadań generowania danych strukturalnych przy użyciu Jev.
EnglishJev HOLDFIT 48%CAT 40%
notra to platforma analityki marketingowej, która pokazuje, jak przekierować zadania klasyfikacji widoczności marki z modeli LLM na logikę boolowską Jev. Projekt ma na celu zastąpienie wyników probabilistycznych deterministycznymi procesami decyzyjnymi.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
snifftest to lekki linter prozy zaprojektowany do identyfikacji typowych wzorców językowych związanych z tekstami generowanymi przez sztuczną inteligencję. Narzędzie wykorzystuje połączenie kontroli opartych na regułach oraz modelu oceny do analizy stylu pisania bez zewnętrznych zależności.
JEVLAB ARTEnglishSource-linked curation
Zgłoś materiał
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Русский
4 HIGHLIGHTS
Tools & apps
Research & data
TŁUMACZENIE
Source-linked curation
Agents & browsers
Games & real time
Decisions & routing
Markets & experiments
WYBÓR
Creative & growth