Zgłoś materiał
English
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Русский
Powrót do laboratoriumJEVLAB / FIELD NOTES
Świeżo z laboratorium
Datowana lista lektur nowo dodanych zasobów i JEVLAB NEWS. Wracaj, aby sprawdzić, co się zmieniło, lub śledź kanał RSS w swoim czytniku.
Zapamiętaj tę wizytę w tej przeglądarce, aby następnym razem wyróżnić nowe dodatki. Brak logowania lub śledzenia między urządzeniami.
Daty pokazują, kiedy element stał się dostępny w JEVLAB, w UTC, a nie kiedy opublikowano jego oryginalne źródło. Edycje polegające wyłącznie na tłumaczeniu nie liczą się jako nowe zasoby.
36
typesafe-ai-rails
Ta integracja łączy typesafe-sdk z aplikacjami Ruby on Rails. Zapewnia narzędzia do zarządzania konfiguracją, śledzenia telemetrii użycia i kosztów oraz wdrażania opcjonalnych polityk zaufania dla przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji.
github.comtodo-jev
Ten projekt prezentuje silnik klasyfikacji i routingu zadań zbudowany przy użyciu TypeSafe Jev. Przedstawia trójwarstwową architekturę zaprojektowaną do wydajnego zarządzania zadaniami i zautomatyzowanej dystrybucji przepływów pracy w ekosystemie Jev.
github.comjev-windows-voice
Projekt ten demonstruje sterowanie systemem Windows za pomocą głosu przy użyciu OpenAI Realtime i lokalnych modeli Whisper. Integruje Jev z UI Automation i Playwright, umożliwiając interakcję w języku naturalnym w celu zarządzania aplikacjami na systemach Windows 10 i 11.
github.comjev-search-rerank-eval
Projekt ten ocenia, czy ponowne szeregowanie TypeSafe Jev przewyższa wyszukiwanie oparte na embeddingach. Wykorzystuje ponad 9800 par z katalogu Agent Skills Hub, mierząc przy tym błąd cykliczności sędziego w procesie oceny.
github.compi-jev-code
Projekt ten implementuje jednoagentowy koprocesor kodujący wykorzystujący bramki semantyczne Jev. Prezentuje przepływ pracy umożliwiający przegląd różnic między linią bazową a bieżącym kodem oraz integruje telemetrię obserwowalności typu append-only do śledzenia modyfikacji kodu przez agenta.
github.comWartościowe repozytoria Jev
Zbiór ten prezentuje praktyczne projekty Jev, w tym agenty przeglądarkowe i boty handlowe. Stanowi on zasób dla programistów chcących poznać funkcjonalne implementacje i rzeczywiste zastosowania w ramach ekosystemu Jev.
x.comlive-jev
To narzędzie integruje Jev w celu sterowania Ableton Live za pomocą zwięzłych poleceń. Prezentuje przepływ pracy automatyzujący zadania w cyfrowej stacji roboczej audio, wykorzystując logikę decyzyjną Jev do wykonywania zdefiniowanych przez użytkownika sekwencji sterowania muzycznego.
github.comtiershift
tiershift to narzędzie do routingu, które kieruje zapytania LLM do najbardziej opłacalnego modelu w oparciu o zdefiniowane przez użytkownika zasady YAML. Wykorzystuje TypeSafe Jev do podejmowania decyzji o routingu i wspiera integrację z TypeScript oraz Pythonem.
github.comjev-builder-loop
Projekt ten demonstruje wykorzystanie Jev jako sensora oceny w pętli agenta budującego. Ilustruje przepływ pracy, w którym wiedza uprzednia i prawdopodobieństwa są łączone w celu określenia kolejnego działania agenta.
github.comneo4jev
Ten projekt prezentuje model Typesafe.ai System One zaprojektowany do nawigacji w bazach danych grafowych Neo4j. Wykorzystuje klasyfikator do analizy relacji między węzłami, zapewniając ustrukturyzowane podejście do przeszukiwania grafów i procesów decyzyjnych opartych na Jev.
github.comVerdict-open-jev
Projekt ten prezentuje nieautoregresyjny silnik decyzyjny oparty na ModernBERT. Pokazuje integrację skalibrowanej niepewności za pomocą RLCD oraz udostępnia środowisko WebGPU do audytu benchmarków TypeSafe AI Jev.
github.comFiltrowanie treści AI z YouTube
To rozszerzenie do Chrome wykorzystuje Jev do identyfikacji i filtrowania treści generowanych przez AI na YouTube. Projekt pokazuje metodę poprawy trafności kanału poprzez buforowanie wyników klasyfikacji, co optymalizuje przeglądanie dla użytkowników poszukujących mediów stworzonych przez ludzi.
x.comtypesafe-jev-dojo
Projekt ten oferuje kolekcję interaktywnych modułów graficznych, w tym routing, Tetris, symulacje roju oraz wyzwanie typu gauntlet. Służy jako praktyczna demonstracja tworzenia aplikacji opartych na Jev oraz implementacji logiki gier.
github.comjevgo
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.
github.comParallel Constrained Decoding (Qwen2.5-1B-RLCD)
Projekt ten demonstruje równoległe dekodowanie z ograniczeniami przy użyciu modelu Qwen2.5-1B-RLCD. Służy jako eksperymentalne badanie alternatywnego podejścia do metod opartych na Jev w celu zarządzania generowaniem ustrukturyzowanych danych wyjściowych.
huggingface.coPięćset agentów w środowisku 3D
Projekt ten prezentuje symulację wieloagentową z 500 autonomicznymi jednostkami działającymi w przestrzeni 3D. Twórca twierdzi, że system utrzymuje wydajność w czasie rzeczywistym, jednak wskaźniki te nie zostały niezależnie zweryfikowane przez JEVLAB.
x.comAutonomiczne polowanie na shiny Pokémon
Projekt ten prezentuje agenta zaprojektowanego do zautomatyzowanego polowania na shiny Pokémon. Wykorzystuje on autonomiczne resetowanie gry oraz weryfikację wizualną, aby usprawnić proces napotykania rzadkich wariantów w środowisku gry.
x.comBrama jakości dla szkiców
Projekt ten bada wykorzystanie Jev jako zautomatyzowanej bramy jakości dla szkiców treści. Autor zgłasza wyzwania związane z komunikacją i integracją systemu, podkreślając praktyczne trudności we wdrażaniu nadzoru redakcyjnego opartego na sztucznej inteligencji w procesach pisania.
x.comsemdecide
semdecide dostarcza framework do typowanego podejmowania decyzji semantycznych w potokach Unix i środowiskach CI. Narzędzie wykorzystuje TypeSafe AI Jev do integracji ustrukturyzowanej logiki z automatycznymi przepływami pracy, mając na celu poprawę niezawodności zadań przetwarzania.
github.comDiffJury
DiffJury to narzędzie TypeSafe Jev zaprojektowane do kierowania żądaniami pull request na podstawie poziomu ryzyka. Działa jako zautomatyzowany trener przeglądu kodu, pomagając programistom poprawić jakość przesyłanego kodu.
github.comSymulacja Jevton
Ten projekt prezentuje symulację wirtualnego miasta, w którym Jev autonomicznie zarządza 120 mieszkańcami i lokalną infrastrukturą. Twórca pokazuje, jak zautomatyzowane systemy podejmowania decyzji mogą zarządzać złożonymi interakcjami społecznościowymi w środowisku cyfrowym.
x.comInstant generative UI
Eksperyment ten bada połączenie renderowania JSON z Jev w celu tworzenia generatywnych interfejsów użytkownika. Prezentuje metodę szybkiego renderowania komponentów UI i systemów projektowych w czasie rzeczywistym w oparciu o ustrukturyzowane dane wejściowe.
x.comsnake-jev
Projekt ten demonstruje implementację gry Snake sterowaną za pomocą równoległych ocen Jev. Prezentuje on konkretny wzorzec architektoniczny, wykorzystujący jedno wywołanie API na każdy tick gry do zarządzania logiką kierunku poruszania się węża.
github.comNatychmiastowe mapowanie pól Bannerbear
Bannerbear wprowadza funkcję automatycznego mapowania pól w celu dopasowania źródeł danych do szablonów projektowych. Narzędzie to ma na celu uproszczenie pracy poprzez umożliwienie użytkownikom łączenia pól danych za pomocą jednego kliknięcia.
x.comjev-for-engineers
To repozytorium zawiera osiem minimalnych przykładów zastosowania modelu Jev firmy TypeSafe w inżynierii mechanicznej i elektrycznej. Ilustruje praktyczne przypadki użycia, takie jak routing CAD, segregacja wyników FEM i wyrównywanie list materiałowych (BOM) bez zewnętrznych zależności.
github.comJev Arcade
Jev Arcade to strzelanka pierwszoosobowa 1 na 1, w której Jev autonomicznie zarządza ruchem, celowaniem i akcjami bojowymi. Ta demonstracja internetowa pokazuje zdolności podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym w konkurencyjnym środowisku gry z częstotliwością około 9 Hz.
jev-arcade.vercel.apptypesafe-sdk-go
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.
github.comjev-tree
To narzędzie demonstruje rekurencyjne podejście do zarządzania wyborami Jev w ramach taksonomii. Umożliwia użytkownikom nawigację po ponad 255 opcjach przy zachowaniu zgodności z limitami wyboru TypeSafe Jev.
github.comsloppy-jevs-extension
To rozszerzenie open source dla przeglądarki Chrome wykorzystuje Jev do filtrowania tekstów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję oraz reklam na stronach internetowych. Pokazuje praktyczne zastosowanie dla użytkowników dbających o jakość przeglądanych treści.
github.comjev-headline-bench
Projekt ten ocenia zdolność Jev do przewidywania wyników testów A/B nagłówków. Autor podaje, że Jev poprawnie wskazał zwycięski nagłówek w 64,5% z ponad 10 000 eksperymentów Upworthy, przy czym dokładność wzrastała, gdy różnice w wynikach były wyraźne.
github.comdgui-hypermem
DGUI-HyperMem to samodzielnie hostowany serwer MCP z pamięcią hybrydową działający na Cloudflare Workers. Wykorzystuje warstwę wnioskowania JEV oraz system szkoleniowy HuggingFace do zarządzania pamięcią, prezentując eksperymentalne podejście do łączenia trwałych struktur danych z automatycznymi procesami wnioskowania.
github.comSIEGE
SIEGE to typowany system bramek akcji zaprojektowany do obrony przed wieloma agentami. Projekt demonstruje architekturę pętli obronnej, która uczy się na próbach naruszeń, ocenianą za pomocą W&B Weave.
github.comDemo StarCraft Brood War WASM MCP
Ten eksperyment prezentuje StarCraft Brood War działający przez WebAssembly jako serwer MCP. Pokazuje agenta AI próbującego grać w grę, choć twórca zauważa, że agent został pokonany przez atak Zergów.
x.comjcr
jcr to narzędzie dla programistów, które przekształca niejasne żądania agentów w deterministyczne polecenia. Projekt ma na celu zwiększenie niezawodności zadań sterowanych przez agentów poprzez zapewnienie ustrukturyzowanych ścieżek wykonywania.
github.comembodied-jev
Ten warsztat integruje symulacje robotyczne MuJoCo z MiniCPM5-2B i API modeli Jev. Prezentuje ramy do testowania ucieleśnionych agentów decyzyjnych w środowiskach fizycznych, ułatwiając badania nad interakcją modeli z symulowanym sprzętem fizycznym.
github.commcpmatch
Ten projekt implementuje dwuetapowy system dopasowywania zaprojektowany w celu łączenia celów użytkownika z katalogiem MCP. Pokazuje, jak można wykorzystać TypeSafe Jev do usprawnienia procesów odkrywania i wybierania narzędzi opartych na agentach.
github.com
