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-jev
Ten projekt demonstruje model decyzyjny do przeglądania folderów z CV przy użyciu TypeSafe Jev. Zapewnia ramy do stosowania typowanych ocen i edytowalnych polityk, umożliwiając użytkownikom bezpłatną ponowną ocenę dokumentów w oparciu o zdefiniowane kryteria.
github.comjev-chess
Ten projekt demonstruje integrację silnika szachowego przy użyciu TypeSafe AI System One. Oferuje ocenę ruchów, klasyfikację gier oraz przeciwników opartych na personach do interaktywnej rozgrywki.
github.comjev-reach
To narzędzie integruje Chrome DevTools z MCP, umożliwiając automatyczną nawigację w przeglądarce. Prezentuje przepływ pracy, w którym agent identyfikuje lokalizację docelową i wykonuje określone polecenie DevTools w celu realizacji zadań.
github.comDrawing, one decision at a time
Ten eksperyment bada generowanie obrazów na poziomie pikseli poprzez równoległe procesy decyzyjne. Prezentuje nowatorskie podejście do tworzenia wizualizacji cyfrowych za pomocą iteracyjnych, szczegółowych wyborów, zamiast tradycyjnych metod renderowania.
x.comUruchamianie agentów na płótnie
Ten projekt przedstawia system umożliwiający wdrażanie agentów bezpośrednio na cyfrowych płótnach. Twórca twierdzi, że podejście to omija tradycyjne, wolniejsze procesy LLM, co pozwala na szybszą interakcję i wdrażanie agentów w ramach interfejsu.
x.comjev-browse
Projekt ten demonstruje automatyzację przeglądarki przy użyciu Jev jako modelu decyzyjnego. Zapewnia on framework do integracji logiki AI TypeSafe z zadaniami przeglądania stron internetowych, umożliwiając ustrukturyzowane interakcje ze środowiskiem przeglądarki.
github.comDokumentacja API TypeSafe AI
Ta oficjalna dokumentacja stanowi kompleksowe odniesienie techniczne dla zestawu SDK Python dla TypeSafe AI. Opisuje dostępne klasy, metody i parametry, aby pomóc programistom w integracji funkcji TypeSafe z ich aplikacjami.
docs.typesafe.aiWprowadzenie do System One Models i Jev
Artykuł premierowy opisuje architekturę i trening RLCD modeli System One. Wykorzystuje demonstracje w grze Doom oraz Wikiracing, aby pokazać możliwości systemu, a także zawiera informacje o cenach oraz odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania.
typesafe.aijev-review-action
Ta akcja GitHub wykorzystuje Jev do automatyzacji segregacji i klasyfikacji żądań pull request. Pokazuje, jak programiści mogą integrować zautomatyzowane przepływy pracy decyzyjnej z procesami zarządzania repozytorium, aby usprawnić zadania związane z przeglądem kodu.
github.comjevgpt
Ten projekt demonstruje implementację chatbota przy użyciu architektury modelu Jev od TypeSafe AI. Eksploruje on sposób, w jaki metody autoregresyjne mogą być stosowane w modelu, który nie generuje natywnie tekstu, oferując unikalne podejście do interakcji konwersacyjnej.
github.comguesswork
To narzędzie ulepsza automatyczne sugestie w zsh, zastępując dopasowywanie prefiksów rankingiem opartym na Jev. Prezentuje metodę integracji inteligentnej logiki sugestii bezpośrednio z przepływem pracy wiersza poleceń w celu uzyskania bardziej trafnych uzupełnień terminala.
github.comchess-jev
Ten projekt internetowy oferuje środowisko szachów 3D, w którym Jev gra po obu stronach. Użytkownicy mogą obserwować zautomatyzowane rozgrywki lub w dowolnym momencie przejąć kontrolę nad jedną ze stron.
chess-jev.loomens.comFundusz hedgingowy AI z Jev
Projekt ten prezentuje architekturę funduszu hedgingowego opartego na sztucznej inteligencji przy użyciu Jev. Twórca twierdzi, że system ułatwia szybkie i opłacalne procesy podejmowania decyzji handlowych na zautomatyzowanych rynkach finansowych.
x.comjev-canvas
Projekt ten prezentuje interfejs do rysowania na płótnie tldraw za pomocą poleceń głosowych i wskazywania palcem. Twórca twierdzi, że system Jev określa akcję, cel i lokalizację w około 350 milisekund na wypowiedziane słowo.
github.comRouter modeli Jev
Ta demonstracja autorstwa Ephraima Duncana prezentuje system routingu zbudowany przy użyciu Jev. Projekt pokazuje, w jaki sposób framework ten może być wykorzystany do dynamicznego określania, który model AI powinien obsłużyć konkretne przychodzące zapytanie.
x.comjev-dev
Ta demonstracja porównuje wyniki Jev i LLM przy użyciu affectus oraz Vercel AI Gateway. Pozwala użytkownikom obserwować różnice w wartościach wahań emocjonalnych oraz szybkości reakcji dla tych samych wypowiedzi w ramach jednego interfejsu.
github.comawesome-jev-usecases
To repozytorium zawiera zestawienie opartych na dowodach przypadków użycia i wzorców architektonicznych dla Jev. Służy jako ustrukturyzowany przewodnik dla programistów korzystających z modelu System One firmy TypeSafe AI, kładąc nacisk na zweryfikowane strategie implementacji.
github.comChrome Dino z wynikami decyzji Jev
Ten projekt integruje Jev z klasyczną grą Chrome Dino, aby zapewnić wyniki decyzji w czasie rzeczywistym. Pokazuje, jak zewnętrzna logika może wpływać na mechanikę gry poprzez wyświetlanie na żywo wskaźników oceny podczas rozgrywki.
x.comJevTicktRouter
Projekt ten prezentuje system segregacji zgłoszeń zbudowany przy użyciu .NET 10 i React 19. Wykorzystuje TypeSafe Jev do wdrożenia ustrukturyzowanego, opartego na sztucznej inteligencji routingu dla przychodzących zgłoszeń wsparcia.
github.comjev-cli
Ten interfejs wiersza poleceń ułatwia interakcję z modelem oceny Jev. Prezentuje przepływ pracy polegający na przesyłaniu typowanych zapytań i otrzymywaniu odpowiedzi w ustrukturyzowanym formacie JSON, co ma na celu uproszczenie zautomatyzowanych procesów oceny dla programistów korzystających z systemów TypeSafe AI.
github.comjev-tetris
Ten projekt prezentuje implementację gry Tetris w czasie rzeczywistym, w której agenci oparci na Jev rywalizują z innymi modelami AI. Pokazuje integrację logiki gry oraz interakcję wielu agentów w środowisku konkurencyjnym.
github.comjevs-fly
Ten projekt przedstawia grę symulacyjną lotu w czasie rzeczywistym, w której zdolności decyzyjne Jev sterują samolotem. Pokazuje, jak autonomiczną logikę można zintegrować z interaktywnymi środowiskami gier w celu obsługi nawigacji i zadań kontroli lotu.
github.comAsystent pisania na pulpit Jev
Ta aplikacja na pulpit integruje Jev, aby zapewniać ustrukturyzowane oceny pisania w czasie rzeczywistym. Pokazuje, jak można wykorzystać framework Jev do tworzenia narzędzi z informacjami zwrotnymi w stylu Grammarly, aby usprawnić procesy tworzenia i edycji tekstu.
x.comcodex-context-diet
Ta wtyczka Codex wykorzystuje Jev do optymalizacji i redukcji nadmiarowych danych wyjściowych narzędzi. Ma na celu poprawę zarządzania kontekstem poprzez filtrowanie zbędnych informacji, pomagając programistom w utrzymaniu czystszych dzienników interakcji w zautomatyzowanych przepływach pracy.
github.comjev-cli
To narzędzie wiersza poleceń umożliwia interakcję z modelem Jev AI. Pokazuje, w jaki sposób programiści mogą integrować możliwości Jev z przepływami pracy opartymi na terminalu, aby usprawnić dostęp do modelu i jego wykonywanie.
github.comjevarena
Ta platforma open source udostępnia środowisko Bring-Your-Own-Key do oceny Jev i innych modeli AI. Użytkownicy mogą porównywać jakość wyników, koszty operacyjne i opóźnienia, identyfikując potencjalne błędy w działaniu modeli.
github.comMagic Jev Ball
Magic Jev Ball to narzędzie zaprojektowane do usprawnienia przepływu pracy pull requestów w serwisie GitHub. Wykorzystuje Jev do analizy statusu CI, wielkości zmian i recenzji, dążąc do automatyzacji decyzji o zatwierdzeniu w czasie 200 milisekund.
x.comhermes-jev-plugin
Ta wtyczka integruje narzędzia decyzyjne TypeSafe Jev System One z frameworkiem Hermes Agent. Zapewnia ona funkcje sprawdzania, routingu, oceniania i ewaluacji decyzji agentów, mające na celu poprawę logiki operacyjnej oraz niezawodności wewnątrz systemu.
github.comJEV-language
To repozytorium udostępnia podstawowy szkielet dla języka programowania Jev. Służy jako zasób techniczny dla programistów zainteresowanych zgłębianiem składni i szczegółów implementacji tego projektu językowego.
github.comjev-java SDK
Ten nieoficjalny pakiet SDK dla języka Java umożliwia integrację z TypeSafe Jev oraz Vercel AI Gateway. Pokazuje, jak zaimplementować te usługi w aplikacjach Spring Boot przy użyciu WebClient do komunikacji sieciowej.
github.comAskJev
AskJev oferuje autonomicznego agenta do interakcji ze stronami internetowymi. Projekt wykorzystuje architekturę TypeSafe System One, która zawiera mechanizm zabezpieczający przed nieodwracalnymi działaniami użytkownika podczas zautomatyzowanego przeglądania sieci.
github.comdmx.to
Ten klient X integruje inteligentne reguły Jev w celu porządkowania osi czasu. Narzędzie pokazuje, w jaki sposób automatyczne filtrowanie może klasyfikować posty według tematu, typu i postrzeganej użyteczności, pomagając użytkownikom efektywniej zarządzać przepływem informacji.
dmx.toLurk
Lurk to narzędzie monitorujące zaprojektowane do śledzenia wątków na Reddit w celu gromadzenia danych cytowanych przez sztuczną inteligencję. Oferuje automatyczną analizę wątków, dostarczając spostrzeżenia bezpośrednio użytkownikom za pośrednictwem poczty e-mail, Discorda lub Slacka w celu monitorowania wykorzystania danych.
x.comcommentcop
commentcop to narzędzie oparte na Jev, zaprojektowane do oceny i audytu komentarzy w kodzie źródłowym. Zapewnia zautomatyzowany mechanizm sprawdzania jakości dokumentacji, pomagając programistom w utrzymaniu bardziej przejrzystych i skutecznych adnotacji w ich projektach.
github.comjev-judge
To narzędzie udostępnia interfejs CLI oraz umiejętność Codex bez zależności dla Jev. Prezentuje metodę przesyłania lokalnego stanu do Jev w celu uzyskania typowanych ocen wsadowych, zwracając odpowiedzi bez powielania stanu początkowego.
github.comjev-plays-pokemon-red
Projekt ten prezentuje zautomatyzowanego agenta grającego w Pokemon Red przy użyciu PyBoy. System zarządza logiką i obliczeniami gry, podczas gdy agent Jev wybiera ścieżki, a wyniki bitew są oceniane za pomocą punktacji Brier w odniesieniu do stanu pamięci RAM.
github.com
