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.
Arbiter é uma ferramenta de desenvolvimento projetada para servir modelos de decisão personalizados por meio de uma API compatível com Jev. Ela permite que desenvolvedores implementem lógica de decisão estruturada e adaptada em suas aplicações usando uma interface padronizada.
Este projeto demonstra o Jev jogando o clássico Campo Minado. Ele serve como um experimento para mostrar como o modelo gerencia processos de tomada de decisão baseados em turnos e em tempo real dentro de um ambiente de grade estruturado.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorEste projeto implementa um roteador de modelos baseado em Jev utilizando o Vercel AI Gateway. Ele demonstra uma abordagem técnica para gerenciar e rotear solicitações entre diferentes modelos de IA dentro de uma arquitetura de tipos seguros, fornecendo uma estrutura para aplicações modulares.
Sort by meaning: order lines along a plain-English dimension, from pairwise comparisons judged by TypeSafe's Jev model.
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。
jevalyn é um wrapper nativo para Rails da API Jev System One da TypeSafe. Esta ferramenta permite que desenvolvedores integrem decisões tipadas e calibradas diretamente nos fluxos de controle de suas aplicações Ruby on Rails.

Menta es el software de gestión clínica impulsado por IA. Una plataforma todo en uno para la gestión administrativa y clínica de profesionales y clínicas
Explore sponsorEste repositório funciona como um diretório curado de projetos de software que utilizam o framework jev da TypeSafe. Ele oferece uma lista centralizada para ajudar desenvolvedores a descobrir implementações reais e aplicações criadas com essa tecnologia.
Esta ferramenta fornece uma CLI e uma GitHub Action para avaliar o risco de alterações no código. Utiliza regras determinísticas e TypeSafe Jev para recomendar verificações e revisores antes da fusão.
Semantic SQL for Postgres, powered by Jev.
Chess where both players are TypeSafe's Jev model: every move is a typed Choice decision.
zcode-jev fornece uma camada de julgamento tipada para agentes de codificação. Atua como um portal entre os documentos de requisitos do produto e a implantação, oferecendo uma estrutura agnóstica de provedor para fluxos de trabalho prontos para Jev.
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 demonstra um sistema automatizado de gerenciamento de e-mail usando Jev. Ele oferece uma abordagem baseada em configuração para classificar, marcar, mover e sinalizar mensagens recebidas, mostrando como aplicar modelos de IA da TypeSafe para otimizar fluxos de trabalho de organização de caixas de entrada.
Idiomatic Go SDK for the TypeSafe AI API.
O CartShield utiliza TypeSafe Jev para auxiliar pequenas e médias empresas no gerenciamento de fraudes em pagamentos. Esta ferramenta oferece uma abordagem estruturada para avaliar riscos de transações e automatizar processos de disposição em ambientes de comércio eletrônico.
O Jev4Mellea fornece um adaptador funcional projetado para integrar o Jev ao framework Mellea. Esta ferramenta facilita a interoperabilidade entre os dois sistemas, permitindo que os desenvolvedores conectem seus fluxos de trabalho e estruturas de dados em um ambiente técnico unificado.
Este projeto demonstra um jogador autônomo de Minecraft controlado por TypeSafe AI. Ele apresenta capacidades de tomada de decisão em tempo real, incluindo a construção de uma bandeira canadense, com um painel lateral para monitorar as ações do agente.
End-to-end Jev-style structured-decision stack for auditable data construction, Qwen3.5-0.8B training, fixed Mind2Web and OOD evaluation, preliminary RLCD, local serving, and interactive replay.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorEste documento de posição apresenta o princípio de Deferred Crispification e a arquitetura BSF-S1. Propõe a integração de primitivas de Hidden-Markov e lógica difusa nos modelos de decisão Jev e System-One para aprimorar o framework TypeSafe AI.
Never confidently wrong: a TLA+-verified consensus kernel around TypeSafe's Jev, run through 1,680 chaos-tested pharmacy decisions with zero wrong verdicts. Film, code, and every captured call.
Este repositório fornece um benchmark comparando o Jev com um LLM robusto usando o conjunto de dados de atribuição de falhas de agentes Who&When Pro. Demonstra uma metodologia para avaliar a eficácia desses sistemas na identificação e atribuição de falhas em fluxos de trabalho.
Este guia de referência oficial descreve os conceitos fundamentais para o desenvolvimento de aplicações usando TypeSafe. Ele fornece aos desenvolvedores a estrutura e os padrões arquiteturais necessários para integrar efetivamente os sistemas TypeSafe em seus fluxos de trabalho de software existentes.
Typesafe AI SDK in Elixir using Req.
Este projeto apresenta um agente de assistência pessoal construído sobre o eve da Vercel. Utiliza 100 ferramentas simuladas para comparar a eficiência do Jev em relação a LLMs padrão, medindo o número de etapas necessárias para a conclusão de tarefas.
Esta implementação do Jev automatiza a gestão de tickets de suporte ao classificar solicitações recebidas com base em categoria, urgência e requisitos de roteamento. Demonstra como otimizar fluxos de trabalho de atendimento ao cliente distinguindo entre caminhos de resolução automatizados e humanos.
Local Telegram channel JSON analyzer for intent, quality, sentiment, and speaker tone.
Async LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.
Este projeto demonstra uma implementação de busca em árvore de Monte Carlo discriminativa. Utiliza primitivas do TypeSafe Jev System One integradas ao Gemini para facilitar processos de tomada de decisão estruturados dentro de uma estrutura de agentes.

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Explore sponsorEste repositório fornece um plugin projetado para integrar a funcionalidade do Claude Code ao ecossistema jev. Ele serve como um utilitário para desenvolvedores que buscam expandir seus fluxos de trabalho de agentes usando ferramentas de automação de código baseadas em Claude.
Este guia demonstra como integrar o Jev ao LiteLLM para simplificar chamadas de modelos. Explica o processo de configuração para rotear solicitações através de um proxy existente, mantendo padrões de interação consistentes entre diversos serviços de IA.
Este projeto de pesquisa avalia o valor prático das pontuações de confiança do Jev durante a execução de tarefas. Ele fornece uma estrutura para que os desenvolvedores analisem como essas métricas se correlacionam com o desempenho do modelo em cenários reais.
Cyber-Breach: The Jev Protocol - A tactical cyberpunk arena combat game powered by TypeSafe AI Jev System One decision model.

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Explore sponsorEste projeto de desenvolvedor utiliza Jev para analisar e pontuar gravações de chamadas de vendas. Demonstra uma aplicação prática para a avaliação automatizada de desempenho dentro de fluxos de trabalho de comunicação profissional.
PulseLane demonstra a aplicação do TypeSafe Jev para apoiar a tomada de decisões em triagem clínica. O projeto fornece uma estrutura organizada para gerenciar fluxos de trabalho de priorização de pacientes por meio de lógica automatizada.
Esta publicação comunitária sugere que o Jev poderia servir como uma camada de controle rápida e de baixo custo para agentes de IA. Propõe que a integração do Jev pode otimizar os fluxos de trabalho dos agentes ao fornecer um mecanismo de controle leve.
Este projeto demonstra um mecanismo de roteamento semântico para o framework web Hono. Ele utiliza Jev para interpretar e direcionar solicitações HTTP recebidas com base em seu significado subjacente, em vez de padrões tradicionais baseados em caminhos.
发明 RLHF 的人,这次做了个不会说话的模型:Jev 独立研究报告。52 页 PDF + 50 条中文实测复现包 + 143 条可回溯数据表.
Esta ferramenta em desenvolvimento automatiza revisões de pull requests aplicando regras Jev em inglês simples. O objetivo é agilizar as verificações de qualidade de código fornecendo feedback automatizado com base em padrões definidos para o projeto.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorEste projeto experimental demonstra um gerador de sinais de Bitcoin de múltiplos horizontes. Ele utiliza probabilidades TypeSafe Jev junto com dados de mercado da Binance para explorar indicadores de tendências de preços dentro de uma estrutura de análise técnica.
Esta ferramenta demonstra um método para detectar o fim de turnos em diálogos de voz. Utiliza pontuações Jev após a entrada de voz para determinar quando o usuário terminou de falar, facilitando um fluxo de conversa mais natural em sistemas de avatares.
Esta ferramenta automatiza a análise de pull requests avaliando o código de acordo com os princípios de Clean Code. Utiliza Jev para avaliação e Luna para revisão, fornecendo feedback estruturado sobre a qualidade do código dentro do framework Next.js.
Esta extensão de código aberto para Chrome utiliza Jev para filtrar textos gerados por IA e anúncios em páginas da web. Demonstra uma aplicação prática para usuários que desejam gerenciar a qualidade do conteúdo durante a navegação.
Esta ferramenta utiliza Jev para avaliar arquivos markdown em relação a conjuntos de regras personalizados. Ela identifica violações de qualidade de conteúdo e gera pontuações, permitindo que agentes automatizados realizem as correções necessárias com base no feedback fornecido.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorEste projeto demonstra uma implementação de chatbot usando a arquitetura de modelo Jev da TypeSafe AI. Ele explora como métodos autorregressivos podem ser aplicados a um modelo que não gera texto nativamente, oferecendo uma abordagem única para a interação conversacional.
Este diretório fornece uma lista de sistemas que utilizam Jev para formatos de perguntas Noul, Score e Choice. Serve como uma referência central para explorar diversas implementações e aplicações desenvolvidas dentro do ecossistema Jev.
JEV-inspired parallel decisions for CUDA LLMs. One context, many decisions. vLLM API, game-agent examples, and reproducible benchmarks.
A TypeSafe AI apresentou um modelo de aprendizado de máquina projetado para jogabilidade autônoma. Esta demonstração mostra o agente navegando e jogando o clássico Doom para ilustrar suas capacidades de tomada de decisão em ambientes complexos.
Este guia da TypeSafe AI explica o processo de descoberta de recursos por autoresearch. Demonstra como sistemas automatizados podem identificar e categorizar novas funcionalidades dentro de uma base de código para melhorar a eficiência do desenvolvimento e a documentação.

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 sponsorEsta ferramenta integra o TypeSafe AI Jev para fornecer verificações semânticas automatizadas em fluxos de trabalho Git. Demonstra um método para executar portões de validação pré-commit e pré-push em menos de um segundo para manter a qualidade do código.
Este repositório fornece rastreadores automatizados construídos com primitivas estilo Unix para análise de sistemas. Demonstra uma abordagem modular para a busca de bugs, utilizando ferramentas leves e combináveis para realizar a coleta de dados e a descoberta de vulnerabilidades em ambientes de destino.
Este repositório fornece julgamentos Jev para Agent Zero, incorporando ferramentas tipadas e cartões de probabilidade. Demonstra uma estrutura para aumentar a confiabilidade do agente por meio de interações seguras e processos de tomada de decisão probabilísticos.
Esta coleção apresenta jogos de tabuleiro interativos onde as mecânicas e decisões são impulsionadas por Jev. O recurso serve como uma demonstração prática de como integrar lógica de tomada de decisão automatizada em formatos de jogos tradicionais.
Este projeto implementa um sistema de correspondência em duas etapas projetado para conectar os objetivos do usuário ao catálogo MCP. Demonstra como o TypeSafe Jev pode ser utilizado para otimizar os processos de descoberta e seleção de ferramentas baseadas em agentes.
Este repositório fornece um benchmark reproduzível que compara Jev e Claude Haiku 4.5 em 2.000 e-mails de phishing. Avalia métricas de desempenho como precisão, calibração, latência e custo para medir a eficácia na detecção de comunicações maliciosas.
Esta ferramenta implementa um hook de parada para o Claude Code que verifica as alegações do assistente de IA em relação aos dados da sessão. Utiliza o Jev como juiz para garantir que as declarações correspondam às informações lidas.
Search the web with TypeSafe's Jev: source selection, query understanding and relevance ranking. Built with Search1API.
Esta ferramenta permite que o Claude Code selecione as habilidades instaladas necessárias para uma sessão. Utiliza Jev para a tomada de decisões e integra-se ao skills.sh para facilitar a descoberta de capacidades disponíveis.

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 sponsorEsta extensão de navegador utiliza Jev para analisar e classificar artigos online. Ela demonstra como identificar automaticamente o enquadramento das notícias, os tópicos do conteúdo e o uso de linguagem carregada em mídias digitais.
otto é um agente de código aberto para macOS e Windows que permite a interação nativa com o computador. Ele utiliza TypeSafe Jev, OCR local e planejamento seletivo para realizar tarefas diretamente no ambiente de desktop.
jevcal fornece uma estrutura para calibrar e definir limites em modelos de decisão TypeSafe Jev. Demonstra métodos para verificar a deriva desses modelos em relação a um professor LLM, evitando a necessidade de adivinhar manualmente os limites de confiança.
Grep, but the pattern is a description. Filters lines by meaning with TypeSafe's Jev decision model: ~200 ms and a thousandth of a cent per line.
A simple Spring Boot 4 starter for TypeSafe Jev using Spring MVC and RestClient.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorSystem-architecture skill for TypeSafe AI Jev/System One — find fuzzy semantic judgment and turn it into small Choice/Score/Noul primitives.
Este pacote Python utiliza typesafe.ai para avaliar comentários de código com base em heurísticas específicas. Demonstra uma abordagem automatizada para avaliar a qualidade da documentação dentro de uma base de código, aplicando análise estruturada aos comentários escritos pelos desenvolvedores.
Probability-aware evaluation for typed decision models: calibration, selective risk, latency, and reproducible benchmarks.
A free open-source search tool powered by Jev and a search API for plain language queries.
A tool for verifying generated code against specified requirements.
spendbrake oferece um mecanismo para gerenciar gastos de agentes de IA. Ele demonstra como implementar controles orçamentários permitindo que os usuários continuem, degradem o modelo ou interrompam as operações via TypeSafe Jev.
Este projeto demonstra uma interface de navegador semântico impulsionada por Jev. Ele fornece uma estrutura para que os usuários naveguem pelo conteúdo da web por meio de interações de agentes baseadas em Jev, focando em experiências de navegação orientadas por intenção.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorEste recurso descreve uma estrutura de dez etapas para integrar o Jev nos fluxos de trabalho de desenvolvimento de agentes de IA. Foca em estratégias arquiteturais destinadas a melhorar a eficiência de custos operacionais ao construir sistemas de agentes autônomos.
Val Town demo where 16 typed judgments update live as you type.
jev-router (skill). A developer project using Jev to select appropriate models for prompts in coding tasks.
FUn little experiment with Typesafe AI Jev Model playing chess against stockfish :).