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.
1.262 recursos
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
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.
Esta documentação oficial da TypeSafe define o conceito de habilidades de agente. Ela explica como as capacidades modulares são estruturadas para permitir que agentes autônomos realizem tarefas específicas de forma eficaz dentro da estrutura do TypeSafe AI.
Esta ferramenta oferece um espaço de trabalho interativo para explorar conjuntos de dados do Jev Board. Demonstra uma interface estruturada para consultar e analisar pontos de dados específicos dentro do ecossistema Jev, facilitando a pesquisa e a navegação de dados para usuários independentes.
Esta ferramenta demonstra a capacidade do Jev de analisar e classificar questões de exame com base na probabilidade de aparecerem em testes reais. O criador afirma que o sistema processa essas previsões em 80 segundos, embora a precisão não tenha sido verificada independentemente.
The invalidation layer for AI memory. Every fact gets a lease; new evidence ends it. Built on TypeSafe Jev.
Esta demonstração explora o uso de engenharia de inferência e endpoints de pontuação para orientar modelos de código aberto em direção à tomada de decisão estilo Jev. O criador apresenta um fluxo de trabalho para implementar esses ajustes comportamentais.
Este plugin de prova de conceito para Claude Code utiliza Jev para verificar as chamadas de ferramentas de um agente em relação ao plano de sessão. Ele oferece um mecanismo para aprovar, bloquear ou solicitar confirmação do usuário para ações pendentes.
Este vídeo curto oferece uma visão geral concisa do loop de decisão tipado do Jev. Ele demonstra os mecanismos fundamentais de como o sistema processa decisões por meio de sua estrutura arquitetônica específica.
River shooter game in Python, inspired by Atari's River Raid, played by a TypeSafe AI pilot.
A community post confirming Jev's capability to generate text, responding to a claim that it cannot.
JEVLAB ARTSnake auto-played by TypeSafe's Jev model: one System One choice per tick, legal moves and facts generated in code.
Este guia de referência da TypeSafe AI descreve estratégias essenciais para implementar guardrails em grandes modelos de linguagem. Ele demonstra como estabelecer limites de segurança para gerenciar as saídas do modelo e mitigar riscos potenciais durante a implantação.
Este guia demonstra como integrar o Jev com agentes do Pydantic AI para facilitar operações com segurança de tipos. Oferece aos desenvolvedores uma abordagem estruturada para garantir a consistência e confiabilidade dos dados ao criar fluxos de trabalho de IA.
JEVLAB ARTEste recurso fornece a estrutura legal oficial e as diretrizes de conformidade para o TypeSafe AI. Ele descreve os termos e condições que regem os usuários que interagem com os serviços e a infraestrutura de IA documentada da plataforma.
Este SDK Go desenvolvido pela comunidade fornece uma interface para a API TypeSafe System One. Ele inclui suporte tipado para perguntas Choice, Score e Noul, além de mecanismos integrados para novas tentativas, gerenciamento de contexto e tratamento de erros estruturados.
CV diagnostics and job alignment with TypeSafe Jev, React and FastAPI.
A Chrome extension enabling agents to browse and interact with websites, utilizing Jev for decision-making.
Jev plays Puyo Puyo. A community post describing an experiment where Jev makes decisions in a game by evaluating board states and strategies.
Este 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.
Este repositório fornece uma coleção de ferramentas baseadas em Jev para agentes Hermes. Demonstra implementações para roteamento de modelos, gerenciamento de memória, compactação de dados, seleção de habilidades e interação automatizada com computadores e navegadores.
A system tested on 1,500 emails for classification effectiveness. Demonstrates potential for automated email management.
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.
Este projeto apresenta uma simulação de uma cidade virtual onde Jev gerencia autonomamente 120 residentes e a infraestrutura local. O criador demonstra como sistemas de tomada de decisão automatizados podem gerenciar interações comunitárias complexas em um ambiente digital.
Este projeto demonstra um feed do Bluesky com detecção de emoções em tempo real. Ele apresenta uma abordagem experimental para a interação em redes sociais, associando automaticamente os avatares dos usuários ao sentimento detectado em suas postagens.
Este tutorial da comunidade explora as capacidades do Jev, apresentando demonstrações práticas sobre o controle do navegador e a memória de IA. Ele oferece uma visão fundamental de como esses agentes interagem com ambientes web e retêm informações contextuais para realizar tarefas.
mimicry é uma ferramenta projetada para reescrever rascunhos gerados por IA com a sua própria voz. Ela utiliza um loop de feedback TypeSafe limitado para manter a consistência e o controle durante o processo de refinamento do texto.
Jev picks rotation and column from holes, stack height, and bumpiness.
Esta ferramenta do GitHub automatiza o fluxo de trabalho de desenvolvimento exigindo a aprovação do Jev antes de mesclar solicitações de pull. Demonstra um método para implementar portões de revisão de código baseados em Jev.
Head-to-head test at validating local event listings, with cost and latency.
Este projeto comunitário explora o desenvolvimento de uma arquitetura semelhante ao Jev. Demonstra uma metodologia para treinar modelos utilizando uma versão de engenharia reversa da arquitetura original do sistema.
Este projeto demonstra uma interface controlada por voz para o Figma utilizando Jev. Ele serve como uma prova de conceito experimental para integrar automação de IA de baixo custo em fluxos de trabalho de design profissional.
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.
Esta ferramenta fornece um proxy para Playwright MCP aprimorado com Jev, projetado para fortalecer agentes de codificação por meio de triagem de estado de página, proteção contra injeção de prompts e poda de snapshots. Funciona como um wrapper para controlar ações arriscadas em automações.
Browser Use Olympics by Almond: one prompt, five events, one clock. Plus fast loop, a ~200-line browser computer-use agent (Chrome DevTools + TypeSafe Jev).
Este projeto demonstra a aplicação do Jev em estratégias de negociação automatizada. Ele fornece uma estrutura para realizar backtesting de decisões de compra, venda e manutenção usando dados do livro de ofertas NQ L10 para avaliar o desempenho do modelo.
Jev plays browser table tennis in real time: structured telemetry, typed decisions, ordinary Chrome inputs, and auditable evidence.
Este projeto apresenta um motor de decisão não autorregressivo baseado em ModernBERT. Demonstra a integração de incerteza calibrada via RLCD e fornece um ambiente WebGPU para auditar benchmarks do TypeSafe AI Jev.
JEVLAB ARTEste projeto integra três agentes baseados em Jev em um ambiente de tiro em primeira pessoa. Demonstra a coordenação multiagente em um cenário de combate em tempo real, mostrando como os modelos Jev podem atuar como jogadores autônomos em jogos competitivos.
Esta publicação comunitária avalia o Jev como um classificador de decisões de alta velocidade. O autor questiona sua precisão em cenários complexos, embora sugira que ele possa oferecer vantagens práticas em espaços de solução limitados que exigem baixa latência.
Janus demonstra um sistema de calibração e roteamento baseado em confiança para tarefas de tomada de decisão. O projeto relata uma precisão de 80,2% no conjunto de dados Banking77, com o autor reivindicando uma eficiência de custo de 0,103 dólares por 500 decisões.
Esta ferramenta funciona como um assistente de mahjong que utiliza Jev para sugerir descartes de peças. Foi projetada para ajudar os jogadores a melhorar sua tomada de decisão durante as partidas, oferecendo orientação estratégica em japonês.
JEVLAB ARTParallel web search for terminals and agents, with local Chromium and Jev-guided exploration.
Türkçe ve İngilizce doğal konuşmayla Windows 10/11 bilgisayar kontrolü: OpenAI Realtime, local Whisper, Jev, UI Automation ve Playwright.
Esta extensão pré-alpha do PostgreSQL facilita a classificação categórica dentro do framework TypeSafe AI. Ela fornece uma interface em nível de banco de dados para processamento de dados baseado em Jev, integrando lógica de classificação estruturada diretamente nos fluxos de trabalho SQL.
JEVLAB ARTEste ensaio explora a utilidade conceitual do Jev, um modelo de linguagem projetado para operar sem gerar texto. Analisa como arquiteturas não generativas podem funcionar em fluxos de trabalho de IA e as implicações potenciais para tarefas especializadas de processamento de dados.
RoboJEV 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 repositório curado apresenta ferramentas que atendem a um padrão de dez estrelas. O projeto oferece análises práticas e documenta os padrões de transmissão de dados de cada utilitário, ajudando os usuários a entender como essas ferramentas interagem com sistemas externos.
Este projeto demonstra uma implementação do modelo JEV aplicada ao clássico jogo Tetris. Ele serve como uma demonstração experimental para observar como o modelo gerencia a tomada de decisões em tempo real e a lógica espacial dentro de um ambiente de jogo estruturado.
Esta coleção cataloga a primeira onda de ferramentas baseadas em Jev, incluindo servidores MCP, roteadores, revisores e agentes de navegador. Serve como um diretório para desenvolvedores que exploram o ecossistema atual de ferramentas projetadas para integração e automação Jev.
Browser use for coding agents, 3-5x faster than browser-use. MCP server + CLI; TypeSafe Jev decides every step in ~300 ms.
JEVLAB ARTA moderation system for Mastra agents that processes inputs in a single file.
JEVLAB ARTEsta ferramenta converte arquivos de preferências AGENTS.md em um linter baseado em Jev. Demonstra um método para automatizar a validação de configurações de agentes, aproveitando a arquitetura Jev para aplicar padrões de comportamento definidos durante o desenvolvimento.
A community reference exploring how Jev perceives toxic content, with limited detailed analysis.
Este repositório fornece uma estrutura fundamental para a linguagem de programação Jev. Serve como um recurso técnico para desenvolvedores interessados em explorar a sintaxe e os detalhes de implementação central deste projeto de linguagem.
tiershift é uma ferramenta de roteamento que direciona solicitações de LLM para o modelo mais econômico com base em políticas YAML definidas pelo usuário. Ele utiliza TypeSafe Jev para gerenciar decisões de roteamento e oferece suporte para TypeScript e Python.
A developer project offering a Chrome extension to blur low-value LinkedIn posts, collected for the creative shelf.
JEVLAB ARTGuardrails for LLM apps in one API call. Prompt injection, jailbreaks, leaks, unsafe content. Built on TypeSafe Jev. MIT.
Esta documentação oficial define o conceito de estado dentro do framework TypeSafe AI. Explica como o gerenciamento de estado funciona como um componente central para manter a consistência e o contexto em interações de IA e fluxos de trabalho complexos.
jevmod fornece uma estrutura para moderação automatizada de conteúdo aplicando limites de probabilidade específicos por categoria. Esta ferramenta permite que desenvolvedores implementem lógica de filtragem personalizável para gerenciar e classificar conteúdo digital de forma eficaz.
JEVLAB ARTEste projeto fornece um mecanismo de roteamento para tarefas Jev avaliando o nível do modelo, ferramentas, habilidades e esforço. Demonstra uma abordagem estruturada para a distribuição de tarefas em fluxos de trabalho automatizados.
JEVLAB ARTailerix é um roteador de modelos com segurança de tipos para sistemas Jev. Ele demonstra um método para direcionar solicitações recebidas para rotas de catálogo tipadas, visando aumentar a confiabilidade do sistema.
Does a TypeSafe Jev rerank beat embedding search? Graded relevance eval (9,831 pairs, 164 zh/en queries) over the Agent Skills Hub catalog, with the judge-circularity bias measured.
Este repositório oferece uma lista curada de projetos, SDKs e recursos de Jev. Ele serve como um diretório central para desenvolvedores que exploram o modelo System One da TypeSafe AI, focado na tomada de decisões tipadas usando Choice, Score e Noul.
JEVLAB ARTsemdecide fornece uma estrutura para tomada de decisão semântica tipada em pipelines Unix e ambientes CI. A ferramenta utiliza TypeSafe AI Jev para integrar lógica estruturada em fluxos de trabalho automatizados, visando melhorar a confiabilidade das tarefas.
Not every coding task needs your best model. Experimental Jev-powered model routing for Claude Code — V3 prototype runs today, V4 routes at the task boundary.
Esta ferramenta demonstra uma abordagem para o gerenciamento de planilhas que interpreta a intenção do usuário para fornecer análises contextuais. Ela supera os cálculos estáticos tradicionais ao tentar compreender o propósito subjacente das entradas de dados.
Este repositório oferece uma lista curada de ferramentas, integrações e projetos experimentais baseados em Jev. Ele serve como um diretório central para desenvolvedores que exploram o modelo System One da TypeSafe AI para decisões tipadas.
Este projeto apresenta um jogo de tiro de plataforma cooperativo onde um agente TypeSafe Jev atua como companheiro de equipe. Demonstra uma integração experimental de agentes de IA autônomos em um ambiente de jogo rápido para facilitar dinâmicas de jogo colaborativas entre jogador e IA.
Este recurso apresenta o sistema TypeSafe Jev, uma nova classe de modelos focados exclusivamente na tomada de decisões. Ele fornece um resumo técnico abrangendo a API, estruturas de avaliação, implementação de adaptadores e integração de habilidades para desenvolvedores.
OpenTelemetry Collector connector that uses Jev to assess metric metadata and apply retention policies before export.
Jev-AV é uma ferramenta de segurança que extrai características estruturais, como entropia e hashes, de executáveis, scripts e documentos. Ela utiliza Jev para avaliar em tempo real se esses arquivos apresentam atividades maliciosas.
A directory of Jev-related demos with categorization and submission options.