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.
O melhor de Jev: projetos reais, guias práticos e ideias de toda a internet.
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.
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.
Start with the Launch Post. Explore four official signals.
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Este projeto explora a viabilidade de executar fluxos de trabalho baseados em Jev usando modelos de linguagem grandes locais. Ele fornece uma estrutura para que os usuários experimentem implementações privadas e offline de arquiteturas Jev em seu próprio hardware.
A browser-native Doom agent experiment with structured spatial state, composable AI controls, live decision telemetry, and a Chocolate Doom WebAssembly runtime.
A flexible and configurable CLI model router using TypeSafe Jev.
Shady Town é um jogo de dedução social para festas na sala de estar. Este projeto demonstra como um Jev TypeSafe pode atuar como moderador automatizado para facilitar o fluxo do jogo e gerenciar as interações entre os participantes.
Este projeto implementa um roteador OpenRouter Pareto-ótimo para hardware Raspberry Pi. Demonstra como a lógica baseada em Jev pode ser utilizada para automatizar processos de tomada de decisão ao selecionar caminhos de roteamento ideais em ambientes com recursos limitados.
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.
Este harness de navegador híbrido utiliza um LLM para decompor objetivos do usuário em subtarefas verificáveis. Jev seleciona ações e elementos DOM específicos, que são executados pelo Playwright para automatizar interações na web.
Utilizing Jev, the RLCD-type model provided by TypeSafe AI, to independently and cheaply judge agentic coding sessions.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorRoboJEV é um projeto de desenvolvedor que demonstra um sistema de controle Jev de dois estágios para um braço robótico no ambiente de simulação MuJoCo. Ele serve como uma implementação experimental para testar lógica de controle focada em hardware.
Este projeto demonstra um agente baseado em Jev operando no ambiente ViZDoom. Ele utiliza canais de decisão duplos, processando navegação a 5 Hz e combate a 12 Hz, alcançando 18 abates em uma execução de teste.
jevmail é uma ferramenta de código aberto que usa Jev para classificar automaticamente e-mails do Gmail em categorias como respostas necessárias ou spam. O autor afirma que o software roda localmente em modo somente leitura e processa 1.000 e-mails por minuto.
Este SDK permite que desenvolvedores PHP integrem o Jev em suas aplicações. Ele facilita o envio de textos e perguntas tipadas, obtendo respostas estruturadas com pontuações de confiança, sendo compatível com clientes PSR-18 e várias versões do Laravel.
Esta ferramenta permite auditar automaticamente diffs do git em relação a padrões de codificação YAML definidos. Utiliza o modelo Jev para realizar verificações de consistência via interface de linha de comando ou fluxos de trabalho de agentes de IA.
Lemonpod gives founders one morning brief that combines GitHub, calendar, tasks, inbox, and other work signals into a text summary and audio update. Start the day knowing what needs attention without checking multiple apps.
Explore sponsorEste projeto implementa um framework para TypeSafe Jev, focado na tomada de decisões e classificação de Sistema Um. Ele fornece ferramentas de verificação e um gateway opcional para interações de agentes baseadas em Hermes em ambientes tipados.
Este repositório fornece mecanismos de validação de segurança para agentes de IA como o Hermes. Ele demonstra como implementar verificações automatizadas que exigem aprovação ou verificação humana antes que um agente execute ações ou altere estados do sistema.
Este projeto demonstra a integração do reranking e roteamento do LlamaIndex com o TypeSafe Jev. Ele explora o uso de pontuações e escolhas tipadas para gerenciar decisões, visando oferecer uma alternativa mais econômica aos métodos tradicionais de avaliação via LLM.
Este repositório fornece ferramentas projetadas para ajudar o JEV a gerar saídas em linguagem natural. Serve como uma implementação prática para desenvolvedores que buscam integrar capacidades de comunicação em seus projetos baseados em JEV.
Este projeto oferece um sistema de proteção e roteador de modelos para gateways LLM usando o modelo System One da Jev da TypeSafe. Demonstra como implementar métricas de avaliação independentes para precisão, calibração e latência usando bibliotecas padrão do Python.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorEsta ferramenta demonstra uma implementação de Gomoku usando Jev. Ela utiliza análise tática local para reduzir 225 movimentos a cerca de 40 candidatos, permitindo que o sistema escolha entre opções hierarquizadas para determinar a jogada ideal.
Esta ferramenta integra o Jev para controlar o Ableton Live através de comandos concisos. Demonstra um fluxo de trabalho para automatizar tarefas de estação de trabalho de áudio digital, utilizando a lógica de decisão do Jev para executar sequências de controle musical.
Este projeto de prova de conceito explora a integração do Jev TypeSafe AI através do tema de Game of Thrones. Ele demonstra como modelos de dados estruturados podem ser utilizados em um contexto de aplicação narrativa.
Este projeto fornece uma estrutura de benchmarking para análise de mercado usando Jev. Demonstra como os desenvolvedores podem estruturar avaliações baseadas em dados dentro do ecossistema Jev para realizar tarefas de modelagem financeira.
Este projeto fornece uma implementação de servidor MCP secundária para Jev. Ele serve como um recurso técnico para desenvolvedores integrarem componentes baseados em PyModel em seus fluxos de trabalho de agentes compatíveis com Jev.

Sound notifications for any AI agent — hooks for Claude Code, Cursor, Codex & more, plus an MCP server so the agent can choose its own sounds.
Explore sponsorCommunity Rails integration on the typesafe-sdk gem: configuration, persisted usage and cost telemetry, and opt-in confidence policies.
Esta ferramenta demonstra um método para redução de contexto com pontuação Jev em ambientes omp. Ela gerencia fluxos de dados através das plataformas TypeSafe ou OpenRouter para otimizar o uso de contexto por agentes de IA.
Este repositório fornece uma extensão projetada para acelerar os processos de compactação JEV dentro do ambiente pi. Demonstra uma abordagem de implementação específica para otimizar tarefas de gerenciamento de dados, embora os usuários devam verificar independentemente as melhorias de desempenho em seus fluxos de trabalho.
Este repositório fornece uma estrutura para avaliar o desempenho do reranking Jev em pipelines RAG. Ele permite que os usuários meçam a qualidade, a latência e os custos operacionais para ajudar a avaliar a eficiência de diferentes configurações.
1,800-point thread debating whether typed decisions replace LLM calls for classification, routing, and scoring.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorAn agent skill to discover TypeSafe Jev opportunities, design typed questions, and learn from recent community experiments.
An evaluation of typesafe AI chess. As it turns out, the AI isn't doing really well even though chess is not a particularly open-ended game. Still, it's only a prototype and this probably wasn't optimzied for games.
Pre-install security gate for npm lifecycle scripts using TypeSafe System One.
TypeSafe Jev demonstration for new analyzation — experimenting with Jev for fast analysis of news and tickers.
Esta extensão para agentes de codificação Pi implementa a validação TypeSafe Jev para interações com ferramentas. Ela oferece verificações de segurança automatizadas, incluindo detecção de injeção de prompt, limpeza de segredos e fixação de tarefas para melhorar a confiabilidade dos fluxos de trabalho.
Este projeto avalia a calibração do Jev usando 900 tickets de suporte gerados por regras e benchmarks públicos. Ele fornece uma análise independente da descalibração via métricas ECE e reajuste de temperatura, oferecendo uma estrutura reproduzível para testar a confiabilidade do modelo.
A tool for tracking decisions made by Jev, using Arize's instrumentation for detailed analysis.
Minimal agent loop where Jev directs control flow and a LangChain chat model writes argument values and the final response.
Esta ferramenta de linha de comando permite interagir com o modelo Jev AI. Demonstra como os desenvolvedores podem integrar as capacidades do Jev em fluxos de trabalho baseados em terminal para agilizar o acesso e a execução do modelo.
Self-hosted AI email classifier for Gmail powered by Jev. Create custom labels, organize your inbox, and filter spam with confidence and cost controls.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorEsta biblioteca Node.js utiliza TypeSafe AI Jev para detectar linguagem profana e tóxica. Ela foi projetada para identificar textos ofuscados, incluindo leetspeak e espaçamento de caracteres, cobrindo vários idiomas indianos como hindi, bengali e telugu.
Este projeto demonstra uma simulação de civilização impulsionada por IA, onde o TypeSafe Jev gerencia a tomada de decisões por meio de processos tipados, probabilísticos e auditáveis. Integra-se com vários LLMs via APIs compatíveis com OpenAI para lidar com o planejamento estratégico.
Agent tool/MCP call gate — allow / ask_human / deny via TypeSafe Jev.
3D chess powered by TypeSafe AI (Jev). AI vs AI by default, or play either side. Multiple difficulty levels.
Este projeto apresenta uma cidade simulada com 100 NPCs de IA. Demonstra um sistema onde Jev escolhe as ações dos agentes enquanto o ambiente desenvolve a narrativa.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorJev Social demonstra uma ferramenta de pesquisa automatizada que realiza operações de navegador limitadas em plataformas de redes sociais. Ela captura evidências do Instagram, TikTok e LinkedIn para gerar relatórios citados com base nos dados recuperados.
Jackalope é uma interface gráfica de desktop para codificação com agentes que coordena tarefas entre agentes locais. Utiliza Jev para selecionar o agente ideal para cada tarefa, fornecendo revisões de código básicas e contexto do projeto.
jevscape fornece um harness RuneBench para Jev, apresentando um catálogo de ações limitado e um controlador de modo tick. Inclui um painel ao vivo projetado para ajudar desenvolvedores a monitorar e gerenciar fluxos de trabalho de agentes no ecossistema Jev.
Este projeto integra o Jev ao framework DeepSeek Harness. Ele demonstra como os desenvolvedores podem utilizar o Jev para tarefas de julgamento automatizadas dentro de pipelines de avaliação existentes para otimizar fluxos de trabalho de avaliação de modelos.
Job Risk Analyzer é uma ferramenta CLI e API REST para avaliação de riscos profissionais. Utiliza Jev para pontuar a exposição de ocupações a demissões causadas por IA e para medir a resiliência de cada função no mercado.

Falconer is an AI-powered company brain that keeps your engineering documentation accurate, searchable, and up to date by syncing with GitHub, Slack, Linear, and the rest of your stack.
Explore sponsorEste projeto explora o desempenho do Jev por meio de nove experimentos e 28 previsões com parâmetros fixos. Ele serve como um repositório de pesquisa estruturado para analisar métricas e resultados específicos dentro da estrutura do Jev.
A developer project for agents and browsers, where Jev selects actions within Codex Computer Use.
Estas notas técnicas detalham a arquitetura do Jev, focando especificamente na implementação de processamento paralelo e na capacidade de gerar saídas de probabilidade sem depender da geração de texto tradicional.
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.
Este plugin para Neovim utiliza Treesitter para segmentar o código em funções para análise. Ele permite que usuários façam consultas em linguagem natural, classificando e retornando as respostas na lista de quickfix com base em um sistema de pontuação interno.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorCompare GPT generated language with JEV structured Noul decisions on the same input.
Local A-share technical analysis using Jev Choice and Noul questions to assess direction and volatility across two horizons, with evidence for Buy/Hold/Sell assessments and no order execution.
SIEGE é um sistema de portão de ação tipado projetado para defender contra múltiplos agentes. O projeto demonstra uma arquitetura de loop de defesa que aprende com tentativas de violação, avaliada via W&B Weave.
Este estudo da Boring Tools Kit analisa os custos de auditorias SEO. Demonstra como a triagem Jev pode ser usada para priorizar correções técnicas e lacunas de conteúdo com base em probabilidades calibradas para otimizar o desempenho de busca.
Let Jev (TypeSafeAI) solve 2048.
terrarium é um ambiente sandbox onde um modelo TypeSafe System One opera os controles de uma pequena criatura. O projeto demonstra como a lógica baseada em código pode ser usada para simular e interagir com um mundo virtual.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorHead-to-head test at validating local event listings, with cost and latency.
High-throughput synthetic & pretraining dataset sifter powered by TypeSafe AI Jev (api.typesafe.ai). Stream, filter, and score Parquet & JSONL datasets at 1,500+ rows/sec using System One typed decisions (Choice, Score, Noul).
Este cliente Java desenvolvido pela comunidade fornece uma interface não oficial para a API TypeSafe System One. O recurso demonstra como os desenvolvedores podem integrar serviços TypeSafe em aplicações Java usando uma biblioteca cliente estruturada.
Esta plataforma comunitária oferece mais de 110 casos de uso, jogos e desafios de lógica para IA. Possui uma interface otimizada para dispositivos móveis que permite editar prompts e realizar comparações A/B para avaliar os resultados de diferentes modelos.
TypeAR é um motor de decodificação para LLMs autorregressivos que implementa uma abordagem de tipo seguro baseada em uma decisão por token. Inspirado em Jev, o projeto demonstra uma metodologia para aplicar restrições estruturais durante o processo de geração.
Este projeto demonstra uma arquitetura de codificação híbrida onde um Sistema 2 deliberativo lida com lógica complexa enquanto um Sistema 1 baseado em Jev gerencia execuções reflexivas rápidas. Explora o equilíbrio entre raciocínio de alto nível e respostas automatizadas imediatas no desenvolvimento de software.
Este projeto explora a filtragem de spam zero-shot usando perguntas TypeSafe Jev Noul. Ele fornece uma análise comparativa em relação às linhas de base TF-IDF para avaliar o desempenho de classificação em tarefas de filtragem de texto.
Este projeto explora o uso do Jev para prever mercados financeiros. O autor observa que o modelo apresenta precisão limitada, consistente com o desempenho de outros modelos de linguagem atuais neste domínio específico.
rh-guard fornece um mecanismo de detecção de hack de recompensa para agentes de codificação. Utiliza negações estruturais e um sidecar TypeSafe Jev System One para monitorar hooks no Claude Code e Cursor, visando identificar possíveis comportamentos de hack de recompensa durante tarefas de desenvolvimento automatizadas.
Este projeto fornece uma estrutura para roteamento de modelos com mecanismos de cache e failover. Ele demonstra uma abordagem técnica para gerenciar a distribuição de solicitações entre vários endpoints de modelos Jev para melhorar a confiabilidade e a eficiência do sistema.

Sound notifications for any AI agent — hooks for Claude Code, Cursor, Codex & more, plus an MCP server so the agent can choose its own sounds.
Explore sponsorzerosweep é um motor de triagem e benchmark de sistema um autônomo alimentado por TypeSafe AI. O projeto demonstra a integração de portões de segurança epistêmica RLCD para processos de tomada de decisão automatizados.
Esta extensão expõe julgamentos TypeSafe Jev como cinco ferramentas pi. Ela permite que modelos de IA realizem avaliações semânticas precisas, mantendo o controle dos desenvolvedores sobre limites, pesos e ações do sistema.
Esta extensão do Chrome usa TypeSafe Jev para rotular postagens no X em categorias como substância, humor ou IA. Ela permite que os usuários filtrem seus feeds ocultando tipos de conteúdo que não desejam ver.