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jev-trade
Este repositório fornece uma implementação de negociação ao vivo para a plataforma Hyperliquid usando Jev. Demonstra como integrar a lógica de negociação automatizada com a API da exchange para executar operações de mercado em tempo real.
github.comComparação entre LLMs e Jev
Este recurso contrasta Jev com LLMs, destacando como Jev avalia decisões predefinidas diretamente. Demonstra como essa diferença arquitetural permite o processamento paralelo de questões independentes, distinguindo sua abordagem operacional dos modelos de linguagem generativos padrão.
x.comJevPromptCoach
JevPromptCoach é um plugin para Claude Code que avalia a qualidade dos seus prompts para agentes de codificação. Ele utiliza o modelo Jev da TypeSafe para monitorar seus hábitos de interação e oferecer feedback sem adicionar latência extra.
github.comAgent-JEV-Tetris
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.
github.comPular patrocinadores do YouTube
Esta extensão do Chrome utiliza Jev para detectar e pular automaticamente segmentos de patrocinadores em vídeos do YouTube em tempo real. O projeto demonstra uma aplicação prática de análise de conteúdo ao vivo para melhorar a experiência do usuário.
x.comDesafio de construtores com Jev e Fable 5.1
Este evento apresenta 100 desenvolvedores usando Jev e Fable 5.1 para criar um agendador de postagens. A demonstração destaca a velocidade do framework Jev durante ciclos rápidos de desenvolvimento de aplicações.
x.comllama-index-jev
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.
github.comDetecção de fraude com Jev e Kimi K3
Este projeto demonstra uma abordagem em várias camadas para a detecção de fraude em e-mails. Utiliza o Jev para a classificação inicial, enquanto delega casos incertos ao Kimi K3 para melhorar a precisão na identificação de comunicações potencialmente maliciosas.
x.comWhose Jev Is It Anyway?
Este experimento criativo explora o papel de Jev no julgamento de comédia de improvisação. O autor apresenta uma estrutura hipotética sobre como sistemas automatizados poderiam avaliar a arte performática espontânea.
x.comai-cli
Esta ferramenta de linha de comando da Vercel Labs permite que desenvolvedores interajam com modelos de IA diretamente no terminal. Ela demonstra como integrar o Jev como um modelo de avaliação para tarefas de testes de desempenho e controle de qualidade automatizados.
github.comjev-decisions
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.
github.comjev-pr-labeler
Esta ferramenta automatiza a rotulagem de pull requests no GitHub usando decisões tipadas do Jev. Ela categoriza as alterações com base no escopo conceitual em vez da contagem de linhas, fornecendo um contexto mais útil para revisões de código.
github.comscam-shield
Esta ferramenta utiliza o modelo Jev para filtrar mensagens de texto recebidas em busca de possíveis golpes. Demonstra uma aplicação prática da tecnologia TypeSafe AI para aumentar a segurança nas comunicações móveis por meio de análise automatizada.
github.comdaf-jev
Este kit de ferramentas Python fornece uma estrutura modular para interagir com a API de decisão Jev. Inclui recursos para criar perguntas, implementar portões de confiança e gerenciar habilidades de agentes por meio de uma interface CLI e servidor MCP.
github.comtypesafe-on-neon
Este projeto fornece um proxy Neon Function para o Neon AI Gateway. Ele demonstra como implementar o roteamento Jev com segurança de tipo para gerenciar solicitações de serviços de IA dentro de um ambiente de desenvolvimento estruturado e confiável.
github.comjev-skill-router
Este projeto demonstra uma implementação de Jev para roteamento de habilidades dentro de um sistema de agentes. Ele mostra como padrões de desenvolvimento comunitário podem ser aplicados para gerenciar a distribuição de tarefas e processos de tomada de decisão.
x.comJev joga Geometry Dash
Este experimento comunitário mostra o Jev interagindo com o jogo de plataforma Geometry Dash. Demonstra a capacidade do modelo de processar entradas visuais do jogo e executar comandos de controle correspondentes dentro de um ambiente de jogo em tempo real.
x.comFunction calling
Esta referência oficial da TypeSafe AI explica os mecanismos de chamada de função. Demonstra como integrar ferramentas externas e processamento de dados estruturados em fluxos de trabalho de LLM para melhorar a execução de tarefas e a interação dinâmica.
docs.typesafe.aiProcessamento da biblioteca de anúncios MaxFusion
Esta demonstração mostra o Jev processando um grande volume de dados publicitários. O criador afirma que o sistema pode lidar com quase dois mil anúncios em menos de vinte segundos, sugerindo potencial para fluxos de trabalho de análise de mercado de alta velocidade.
x.comjev-mcp
Esta prova de conceito demonstra uma implementação do Protocolo de Contexto de Modelo para o modelo de IA Jev. Serve como uma ferramenta de integração experimental para desenvolvedores que exploram a conectividade do Jev em fluxos de trabalho de agentes.
github.comjev-code
Este projeto fornece uma CLI interativa em TypeScript que utiliza Jev para roteamento tipado e tomada de decisão. Demonstra a implementação de árvores formais validadas para estruturar e executar fluxos de trabalho de agentes baseados em código.
github.comVisão geral do Jev System One
Este recurso explica as funções principais e as métricas de avaliação do Jev como o modelo System One da TypeSafe. Ele fornece uma visão geral de como o sistema opera e os critérios usados para avaliar seu desempenho em fluxos de trabalho de agentes.
skillsagentes.comdsh-jev-tools
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.
github.comGuia de instalação de habilidades Jev
Este guia fornece instruções para instalar habilidades no Jev. O conteúdo destaca o potencial desses módulos para substituir o uso convencional de modelos de linguagem, focando em uma execução de tarefas mais direta e integrada.
x.comJev no Vercel AI Gateway
Este recurso fornece uma implementação hospedada do typesafe-ai/jev para chamadas de avaliação do SDK de IA. Ele demonstra como integrar o Jev diretamente através do Vercel AI Gateway, eliminando a necessidade de uma lista de espera do TypeSafe para essas operações.
vercel.comCalibração de limiar de confiança Jevcal
Esta ferramenta de código aberto fornece um mecanismo para calibrar limiares de confiança em sistemas Jev. Demonstra uma abordagem prática para que os usuários ajustem a sensibilidade e alinhem as saídas do modelo com necessidades operacionais específicas.
x.comDetector de falácias lógicas
Esta extensão para o navegador Brave analisa postagens em redes sociais para identificar falácias lógicas em tempo real. Ela marca o conteúdo com uma bandeira verde quando detecta argumentos bem fundamentados, ajudando os usuários a avaliar a qualidade do discurso online.
x.comjev-cua
Este projeto fornece uma interface de uso de computador local projetada para ambientes Codex e Waku. Demonstra um fluxo de trabalho simplificado para desenvolvedores que buscam integrar a execução de tarefas automatizadas diretamente em suas configurações locais.
github.comgg-friggin-ez
Esta 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.
github.comharnessjudge
harnessjudge fornece uma estrutura para avaliar fluxos de trabalho de agentes usando TypeSafe Jev. Demonstra como classificar sistematicamente as etapas do agente como sucesso, repetição, escalonamento ou parada com base na lógica operacional definida.
github.comask-jev
Este projeto demonstra o uso do modelo Jev tipo RLCD da TypeSafe AI para avaliar sessões de codificação de agentes. O criador afirma que esta abordagem oferece um método independente e de baixo custo para avaliar tarefas de programação automatizadas.
github.comjevmail
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.
github.comjev (dannote)
Esta biblioteca fornece integração TypeSafe Jev para ambientes OTP. Ela demonstra como lidar com respostas Jev dentro de um processo GenServer, permitindo que os desenvolvedores realizem correspondência de padrões nas respostas recebidas para melhorar a confiabilidade.
github.comDemos do TypeSafe AI
Este recurso oficial fornece uma coleção de demonstrações de referência para o TypeSafe AI. Ele serve como um índice central para que os usuários explorem implementações práticas e exemplos verificados das principais capacidades e padrões arquiteturais da plataforma.
docs.typesafe.aiExperimento de navegação de drone Jev
Este experimento demonstra como o Jev realiza a desvio de obstáculos em tempo real para um drone navegando através de um campo de asteroides simulado. O projeto destaca capacidades de tomada de decisão autônoma em ambientes dinâmicos.
x.comLitJev
LitJev é uma implementação do framework Jev que transforma modelos Qwen em motores de decisão. Ele utiliza o esquema /v1/systemone para fornecer escolhas e pontuações sem a necessidade de treinamento adicional ou geração de texto.
github.com
