Post de lançamento do Jev
Diogo Almeida apresenta o Jev, um modelo de decisão estruturado da TypeSafe. Este recurso fornece uma visão geral da abordagem central do modelo, exemplos práticos e métricas de desempenho relatadas pelo autor.
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O que há de novoDiogo Almeida apresenta o Jev, um modelo de decisão estruturado da TypeSafe. Este recurso fornece uma visão geral da abordagem central do modelo, exemplos práticos e métricas de desempenho relatadas pelo autor.
A TypeSafe lança oficialmente seu laboratório de pesquisa e apresenta o Jev à comunidade de desenvolvedores. Este anúncio inclui um filme de lançamento de Diogo Almeida e fornece contexto fundamental sobre a missão e a direção futura do projeto.
A TypeSafe removeu a lista de espera do Jev, permitindo o acesso público à plataforma. Os desenvolvedores podem usar o console oficial para integrar e testar recursos de tomada de decisão tipada em seus próprios aplicativos.
TypeSafe destaca a abordagem de saída tipada do Jev: aplicações fornecem estado e perguntas, depois atuam sobre probabilidades, escolhas ou pontuações. A anúncio vinculado também aborda a integração da API Venice.
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Este repositório é uma biblioteca abrangente de artigos de pesquisa, projetos e documentação sobre os fundamentos do Jev, sua confiabilidade e aplicações em cibersegurança. Oferece recursos curados para explorar modelos de tomada de decisão System One e sua integração em fluxos de trabalho técnicos.
O JevOut fornece ferramentas para investigar como adições de contexto de aparência natural podem influenciar modelos de decisão. O projeto demonstra que detalhes sutis de segundo plano podem redirecionar decisões corretas para resultados incorretos específicos sem alterar a tarefa original.
JEV-MLX é uma biblioteca Python para seleção de ações por LLMs locais em Apple Silicon usando MLX. Ela mapeia estados de aplicativos e solicitações de usuários para ações específicas sem exigir treinamento adicional ou ajuste fino.
CARVE é uma família de modelos de código aberto semelhante ao Jev, baseada no Qwen3.8-27B. Ela demonstra uma API compatível com TypeSafe que realiza decisões de um único token sem geração de texto livre, oferecendo perfis para equilibrar precisão e desempenho em tarefas de decisão.
ex-regex é uma biblioteca Python que utiliza o modelo Jev para realizar correspondência de padrões baseada em significado. Ela permite extrair e classificar textos pela semântica em vez da sintaxe, fornecendo resultados probabilísticos sem gerar novos conteúdos.

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Explorar apoiadorjevotron é uma ferramenta CLI para detecção de anomalias em nível de campo em arquivos estruturados e bancos de dados, alimentada pelo Jev. Permite visualizar dados, escanear inconsistências e gerenciar filas de revisão usando cache local e filtragem SQL.
JevTown é um motor de simulação onde agentes de IA navegam em um ambiente de pixel art. Ele demonstra uma arquitetura híbrida que utiliza Jev para decisões estruturadas e LLMs para processamento de linguagem, permitindo que agentes interajam autonomamente em um mundo de jogo via navegador.
Este kit de ferramentas oferece uma estrutura tipada para auditar instâncias do Roblox Studio. Ele permite que desenvolvedores realizem revisões reproduzíveis, validando propriedades de cena contra critérios definidos e gerando relatórios detalhados com citações para garantir a consistência do projeto.
HelpMe Jev é uma bancada de trabalho de tomada de decisão auto-hospedada que integra Jev para análise estruturada e LLMs para tarefas de linguagem. Ajuda a avaliar situações sociais ou profissionais complexas com insights baseados em probabilidade e suporte à redação, mantendo a decisão final com o usuário.
Esta coleção de notebooks Jupyter oferece um currículo para construir decisões de IA tipadas com Jev. Ensina desenvolvedores a estruturar entradas e saídas para tarefas como classificação e pontuação, enfatizando a lógica Python determinística ao lado de julgamentos baseados em modelos.

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Explorar apoiadorClinicalJev é uma família de modelos de código aberto projetada para classificação geral de textos clínicos. Permite definir tarefas e rótulos durante a inferência, facilitando o processamento local de dados médicos sensíveis sem a necessidade de ajustes específicos.
reflex-cu é um servidor MCP que permite que agentes de IA realizem tarefas de uso de computador no macOS e Windows. Ele melhora a eficiência lendo árvores de acessibilidade da interface em vez de capturas de tela e usa Jev para decisões rápidas.
jev-mail é uma extensão de navegador que usa o modelo de IA Jev para classificar, rotular e limpar caixas de entrada do Gmail. Ela roda localmente no navegador com sua própria chave de API, oferecendo ferramentas privadas de triagem e gerenciamento de e-mails.
jev-max é uma biblioteca de agentes de navegador que aprimora a automação baseada em Jev ao atravessar shadow DOMs e iframes. Oferece recursos como fallback de canvas, verificação de cliques e suporte a múltiplas abas, permitindo interações complexas via interface MCP.
CloakBrowser-Agent é uma ferramenta de automação de navegador furtiva que integra a tomada de decisão do TypeSafe Jev. Funciona como servidor MCP, CLI ou biblioteca Python, permitindo uma navegação humana ao selecionar operações baseadas em probabilidades calibradas em vez de gerar código livre.
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Explorar apoiadorLaser é uma ferramenta de IA para Omarchy e Hyprland que ajuda a manter o foco. Ela avalia as janelas ativas em relação à sua tarefa usando TypeSafe Jev, oferecendo avisos graduais e priorizando a privacidade com processamento local.
Este servidor MCP integra o modelo de decisão Jev da TypeSafe AI em agentes de IA. Ele fornece respostas estruturadas e determinísticas, incluindo pontuações de certeza e vereditos de act/review/abstain, permitindo que agentes realizem avaliações tipadas sobre estados ou arquivos.
Esta biblioteca Elixir fornece um cliente para modelos de decisão System One, com suporte a TypeSafe Jev, Cloudflare Clef e OpenRouter. Ela permite recuperar respostas tipadas com distribuições de probabilidade completas para roteamento de decisões, incluindo telemetria e stubs de teste.
Este pacote integra um modelo de decisão JEV System One ao agente de codificação pi para controlar envios de subagentes. Ele oferece regras de conformidade, consultas diretas ao modelo e monitoramento opcional em tempo de execução para gerenciar o comportamento e a execução de tarefas.
Esta ponte MCP local permite que o Codex delegue tarefas de rascunho ao Gemini enquanto usa o TypeSafe Jev para verificações de qualidade automatizadas. Ela aproveita as cotas do Google AI Pro via Antigravity CLI para gerenciar propostas de código e análises.

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Explorar apoiadoroptim-jev é um plugin para Claude Code que otimiza o uso de tokens por meio de compactação de contexto, roteamento de modelos e carregamento seletivo de habilidades. Ele visa reduzir a sobrecarga das sessões mantendo intactos os fluxos de trabalho dos desenvolvedores.
Este plugin do WordPress usa o modelo Jev para moderar comentários de forma assíncrona quanto a spam, abuso e relevância. Ele processa comentários em segundo plano para manter a velocidade de envio, usando limites configuráveis para decidir se aprova, retém ou marca como spam.
Jevvy é uma coleção de plugins para agentes de codificação que utiliza modelos TypeSafe System One para automatizar aprovações de permissões de shell. Ele avalia comandos com base em limites de risco, abstendo-se de decidir quando há incerteza.
nocap é um gateway de evidências System One para pipelines RAG que avalia o contexto recuperado antes da geração. Ele roteia consultas para responder, buscar mais, abster-se ou revisar conflitos, prevenindo alucinações ao garantir que os LLMs gerem respostas apenas com base em evidências fornecidas.
jevr é um cliente R para modelos JEV e TypeSafe System One. Ele permite enviar estados e perguntas estruturadas aos modelos, retornando respostas programáticas úteis para tarefas de tomada de decisão, em vez de chat conversacional.

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Explorar apoiadorEste repositório oferece uma coleção curada de preprints acadêmicos e relatórios técnicos sobre o Jev, um modelo de Sistema Um projetado para decisões probabilísticas tipadas. Ele organiza a pesquisa em fontes principais, benchmarks e aplicações para ajudar a acompanhar a literatura emergente sobre IA orientada a decisões.
Jevector demonstra um sistema de correspondência de perfis que usa Clef ou Jev para codificar critérios em vetores numéricos. Utiliza HNSW para busca e classifica candidatos por cobertura de preferências, superando BM25 e BGE-small em testes sintéticos.
Este projeto demonstra um pipeline de moderação multimodal usando Qwen3-VL com LoRA para gerar evidências estruturadas para decisões de política do TypeSafe Jev. Ele fornece linhas de base reproduzíveis e protocolos de avaliação para identificar conteúdo misógino, enfatizando os compromissos entre recall e custos de revisão manual.
Este repositório oferece exemplos práticos de fluxos de trabalho GTM usando Jev, incluindo triagem de leads, avaliação de risco de negócios e gestão de contas. Demonstra como integrar processos de TypeSafe AI com Claude para operações comerciais automatizadas.
Este ambiente experimental utiliza o modelo Jev para realizar tarefas de aritmética, chat e desenho passo a passo. Ele permite inspecionar as saídas probabilísticas e relatórios de incidentes, focando no comportamento do modelo em vez da conclusão das tarefas.
NucleiSniper é um pipeline que utiliza TypeSafe Jev AI para perfilar alvos e classificar modelos do Nuclei por relevância. A ferramenta visa acelerar a descoberta de vulnerabilidades críticas priorizando os testes mais pertinentes.
O ComfyUI-Jev fornece nós personalizados para integrar a interpretação de texto e as capacidades de julgamento do Jev diretamente nos fluxos de trabalho do ComfyUI. Ele permite que os usuários realizem tarefas como pontuação de texto, seleção de candidatos e lógica condicional usando instruções em linguagem natural.
O JEV Safety Gateway é um proxy reverso transparente posicionado entre o Nginx e backends de LLM. Ele extrai entradas de usuários para avaliação pelo modelo JEV, bloqueando conteúdos prejudiciais e permitindo o tráfego de solicitações legítimas.
Jevspresso demonstra a integração do Jev com o XState para gerenciar uma simulação de cafeteria. Ao restringir o modelo a selecionar apenas transições válidas da máquina de estados, garante que o agente de IA opere dentro de restrições físicas definidas.
O ComfyUI-SystemOne fornece nós personalizados para ramificar fluxos de trabalho com base em julgamentos de linguagem natural. Ele suporta modelos locais Laya ou APIs hospedadas Jev e Clef para rotear, pontuar ou filtrar tarefas de geração de imagens automaticamente.
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Explorar apoiadorEste plugin Nextflow integra julgamentos do TypeSafe System One em pipelines de bioinformática. Ele permite que desenvolvedores definam perguntas tipadas como valores de pipeline, facilitando a lógica de ramificação baseada em distribuições de probabilidade em vez de texto gerado.
JevSceneMiner é uma ferramenta para extrair manobras de condução de logs de veículos usando Jev. Ele converte dados de movimento e sensores em cenas estruturadas e com carimbo de data/hora, permitindo a curadoria de conjuntos de dados, validação de desempenho e análise de padrões de manobra via interface de revisão.
JevLight é uma estrutura para controle de sinais de tráfego usando o modelo de decisão Jev em simulações SUMO. Demonstra como mapear estados de interseção e decisões de fase em solicitações de API estruturadas, suportando estratégias de controle locais e coordenadas.
Hunch é um ambiente de testes baseado em navegador para o modelo de decisão Jev. Ele permite que usuários construam consultas tipadas visualmente, executem-nas via API OpenRouter e inspecionem probabilidades, latência e métricas de custo sem a necessidade de um servidor backend.
Esta ferramenta integra o modelo Jev da TypeSafe em fluxos de trabalho de automação de navegador para gerenciar a seleção de elementos. Funciona como um wrapper para servidores MCP existentes, visando melhorar a conclusão de tarefas e a eficiência de custos.

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Explorar apoiadorO jevify identifica pontos de chamada de IA adequados para migração para JEV, auditando padrões de decisão estruturados no código. Ele oferece um fluxo de trabalho de migração em modo sombra para validar o desempenho e a precisão antes de implementar mudanças.
jev-lint é uma ferramenta de linha de comando que verifica bases de conhecimento em Markdown em busca de contradições, alegações obsoletas e links quebrados. Utiliza o TypeSafe Jev para análise semântica, gerando um relatório HTML independente para auxiliar na correção de problemas documentais.
Esta habilidade do Claude fornece uma verificação de design para determinar se o modelo Jev da TypeSafe é adequado para tarefas de desenvolvimento específicas. Oferece padrões arquitetônicos e avaliações de viabilidade para ajudar a identificar casos de uso para as capacidades de julgamento tipado do Jev.
Este plugin do OpenCode usa o Jev para ajustar dinamicamente o esforço de raciocínio dos modelos de IA. O objetivo é otimizar o uso de tokens e a latência selecionando níveis de esforço adequados por solicitação, em vez de usar configurações fixas.
Vibefilter é um plugin para Filament que permite a filtragem semântica de dados de tabelas usando linguagem natural. Ele utiliza o modelo Jev da TypeSafe para pontuar linhas com base em declarações do usuário, permitindo classificação zero-shot sem necessidade de dados de treinamento ou listas de palavras-chave.

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Explorar apoiadorEste repositório fornece uma lista curada e atualizada de modelos de decisão System One. Ele documenta várias alternativas de código aberto às interfaces Jev proprietárias, detalhando suas arquiteturas, licenças e compatibilidade com padrões de API para entradas tipadas.
Este repositório fornece um levantamento de evidências sobre Jev e modelos de decisão tipados semelhantes. Ele sintetiza pesquisas sobre calibração, modos de falha e integração de sistemas, rastreando as métricas de desempenho relatadas até suas fontes acadêmicas originais.
Esta ferramenta fornece um adaptador independente para integrar evidências semânticas do TypeSafe AI ao Agent-Workflow. Ela permite a tomada de decisão limitada e a avaliação de habilidades, mantendo o controle total do sistema host sobre políticas, execução e ciclo de vida.
typesafe-eval é uma ferramenta CLI e gateway de CI para avaliação automatizada de documentos usando a API TypeSafe System One. Oferece detecção de regressão, verificação de checklists e mascaramento de credenciais para manter a qualidade e segurança documental em fluxos de trabalho.
Codex-Jev é um plugin para VS Code que filtra linhas repetitivas da saída de ferramentas antes do processamento pelo Codex. O objetivo é melhorar a clareza destacando evidências relevantes e fornecendo links para os logs originais completos.

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Explorar apoiadorVellum é uma ferramenta experimental que mapeia conteúdo Markdown para documentos Sanity usando um classificador em vez de um LLM. Demonstra como estruturar dados solicitando que um classificador atribua blocos de texto a campos específicos com base em descritores de esquema.
O Decidealot fornece uma interface HTTP e MCP unificada para executar modelos locais como Laya, Von e CLM, ou serviços Jev hospedados. Ele permite classificação e pontuação tipadas, facilitando a tomada de decisões programáticas por aplicativos com base em probabilidades e métricas de confiança.
TypeWright é um compilador declarativo e tempo de execução para decisões Jev. Ele permite definir contratos de estado e decisão, compilá-los em programas JSON com checksum usando dados rotulados e executar esses programas sem dependências externas como DSPy no tempo de execução.
mappity é uma ferramenta que utiliza TypeSafe Jev e Cactus Needle para responder a consultas em linguagem natural sobre localizações geográficas. Ela processa dados do OpenStreetMap e Mapillary para atribuir pontuações de probabilidade aos locais conforme as solicitações do usuário.
Este recurso fornece uma implementação GGUF local do modelo JEV-27B para Windows. Demonstra a integração com o Ollama, apresentando uma base Qwen3.8 e capacidades opcionais de linguagem visual para tarefas de processamento de IA local.

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Explorar apoiadorEsta ferramenta demonstra o uso do TypeSafe System One para fornecer vereditos tipados e paralelos em pull requests do GitHub. Ela substitui cadeias lentas de LLM por políticas baseadas em código e julgamentos de modelos para automatizar sinais de revisão de código.
Este recurso oferece simulações interativas que demonstram o Jev, um modelo de Sistema Um projetado para tomada de decisão rápida e tipada. Ele ilustra como a amostragem paralela e a confiança calibrada podem melhorar a arquitetura para tarefas de roteamento, triagem e verificação em sistemas de IA existentes.
Este repositório fornece um conjunto de testes para o modelo Jev da TypeSafe, focado em avaliar a calibração de confiança, detecção de alucinações e desempenho de RAG (Geração Aumentada por Recuperação). Inclui scripts para comparar precisão, custos e latência.
O Jevline reconstrói incidentes de segurança a partir de um único processo malicioso confirmado. Utilizando o modelo Jev, a ferramenta vincula automaticamente atividades relacionadas em diversos formatos de log, gerando uma linha do tempo, cadeia de execução e tabela de evidências.
Esta ferramenta fornece avaliações de risco pré-pagamento assinadas para carteiras e agentes. Ela avalia contrapartes usando listas OFAC, feeds de phishing, simulação de transações e monitoramento proprietário para detectar padrões de contratos maliciosos e envenenamento de endereços.
Vision-Jev é um projeto de código aberto que fornece modelos com visão para julgar e agir sobre conjuntos dinâmicos de candidatos. Ele utiliza cabeças de saída estruturadas para seleção, suficiência de evidências e pontuação, focando em tomadas de decisão auditáveis e calibráveis.
Este plugin do Nushell integra a tomada de decisão estruturada do TypeSafe Jev diretamente no ambiente shell. Ele permite que os usuários definam perguntas, anotem fluxos de dados e obtenham insights baseados em modelos usando pipelines e comandos nativos do Nushell.
O SOLO Decision otimiza o layout de dados relacionais para maximizar a eficiência do cache de prefixos em modelos de decisão baseados em LLM. Ao reordenar linhas e campos para expor prefixos compartilhados, demonstra maior rendimento em cargas de trabalho sintéticas com o modelo JEV-9B.
Este projeto permite executar o modelo de decisão não autorregressivo Laya inteiramente no navegador usando WebGPU ou WebAssembly. Ele demonstra como realizar tarefas de decisão baseadas em estado localmente, sem servidores ou chaves de API, utilizando o ONNX Runtime Web.
Este servidor MCP permite que agentes de IA interajam com a API Jev para tomada de decisão estruturada. Ele facilita tarefas de classificação, roteamento e verificação ao retornar valores tipados com pontuações de confiança em vez de prosa.

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Explorar apoiadorjeffort é um plugin para Claude Code que roteia dinamicamente os níveis de esforço dos prompts usando o Jev da TypeSafe. Ele ajusta o esforço por turno e inclui recursos de mascaramento de dados para proteger informações sensíveis em solicitações de API.
Esta ferramenta oferece um plugin para Claude Code e uma biblioteca para compactação de contexto usando Jev via OpenRouter. Ela remove chamadas de ferramentas desnecessárias mantendo o texto original e garante retenção zero de dados através de configurações obrigatórias.
jev-lint é um linter fuzzy para agentes de codificação que fornece feedback em tempo real. Ele ajuda os agentes a identificar e corrigir violações de regras imediatamente após a edição, reduzindo os custos de retrabalho após a revisão.
Este projeto fornece uma implementação de referência para usar o modelo Jev da TypeSafe como um roteador de habilidades para o Claude Code. Ele demonstra como registrar e avaliar sugestões de habilidades, embora o autor tenha encontrado utilidade limitada nesta integração específica.
jev-blindspot é uma ferramenta de revisão de prompts para Claude Code e Codex CLI que identifica possíveis lacunas de conhecimento em suas solicitações. Ela usa um classificador para decidir se a análise é necessária, fornecendo feedback em uma interface web local sem interromper sua sessão.

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Explorar apoiadorjev-gateway é um proxy local que integra o modelo de decisão Jev em agentes de codificação como Codex e Claude Code. Ele otimiza a escolha de ferramentas e encaminha as demais solicitações ao provedor original sem alterar o fluxo.
O jev4pg integra a inteligência semântica do JEV ao PostgreSQL, fornecendo ferramentas para consultas em linguagem natural e filtragem semântica. Ele apresenta embeddings explicáveis e execução paralela para ajudar os usuários a analisar registros de bancos de dados existentes por meio de um espaço de trabalho unificado ou extensões SQL nativas.