Предложить ссылку
English
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Назад в лабораториюJEVLAB / FIELD NOTES
Свежее из лаборатории
Датированный список для чтения недавно добавленных ресурсов и НОВОСТЕЙ JEVLAB. Возвращайтесь, чтобы узнать, что изменилось, или подпишитесь на RSS-ленту в своем ридере.
Запомнить этот визит в этом браузере, чтобы выделить новые дополнения в следующий раз. Никакого входа в систему или отслеживания между устройствами.
Даты показывают, когда элемент стал доступен в JEVLAB, по UTC, а не когда был опубликован его исходный источник. Правки, касающиеся только перевода, не считаются новыми ресурсами.
36
jev-bfs
Этот проект реализует игру-гонку по ссылкам Wikipedia с использованием ранжирования Jev. Он демонстрирует подход поиска в ширину для нахождения путей между статьями и предоставляет интерфейс терминала в реальном времени для отслеживания прогресса.
github.comjevegis
jevegis предоставляет единый API для внедрения защитных механизмов в приложения на базе LLM. Инструмент, построенный на TypeSafe Jev, предназначен для обнаружения инъекций промптов, попыток взлома, утечек данных и небезопасного контента для повышения безопасности работы с языковыми моделями.
github.comPac-Man под управлением Jev
Эта демонстрация показывает игру в Pac-Man, где каждое движение определяется Jev. Проект служит экспериментом по применению логики принятия решений Jev к классической аркадной механике для наблюдения за стратегическими моделями навигации.
x.comТехнический доклад Диого Алмейды
В этом докладе основатель Jev Диого Алмейда рассматривает архитектуру платформы. Разработчик утверждает, что система обеспечивает высокую скорость и экономическую эффективность без галлюцинаций, однако эти показатели производительности не были подтверждены независимыми экспертами.
x.comDoom с ветвящимися вариантами будущего
Этот эксперимент демонстрирует использование Jev вместе с LLM для игры в Doom. Он исследует возможность одновременного моделирования нескольких потенциальных вариантов будущего во время игрового процесса для поддержки принятия решений в виртуальной среде.
x.comКлассификатор сложности кодовой базы
Этот проект представляет классификатор на базе Jev для оценки сложности кодовой базы. Он призван помочь разработчикам выявлять и устранять избыточно сложный код с помощью автоматизированного структурного анализа.
x.comДокументация TypeSafe AI
Этот ресурс содержит фундаментальную документацию по TypeSafe AI. Он охватывает основные примитивы, шаблоны реализации и практические руководства, а также предоставляет полные технические справочные материалы по HTTP API и комплектам разработки программного обеспечения.
docs.typesafe.aijev-use
Этот плагин позволяет ИИ-агентам, таким как Claude Code, делегировать шаги, не требующие текстового вывода, в Jev. Он демонстрирует рабочий процесс типизированной эскалации к LLM, при этом автор сообщает о задержке p50 в 230 мс и стоимости около 0,02 доллара за 1000 суждений.
github.comСоздание самого быстрого мозга агента за 10 шагов
В этом руководстве описан десятиэтапный процесс создания мозга агента с использованием Jev. Автор утверждает, что этот подход оптимизирует высокоскоростную производительность, предоставляя структурированный рабочий процесс для разработчиков, стремящихся создавать адаптивные автономные системы.
x.comМаршрутизация на основе уровня уверенности
Этот шаблон демонстрирует метод маршрутизации запросов на основе оценок уверенности модели. Он обучает реализации условной логики для направления задач по соответствующим путям обработки с целью обеспечения качества результатов.
docs.typesafe.aiПопытка прохождения Лиги Pokémon
Этот проект демонстрирует попытку Jev победить в Лиге Pokémon в игре Pokémon Gold. В нем показано использование базовых элементов управления для навигации по игровому миру и прохождения сражений.
x.comtypesafe-go
Этот репозиторий предоставляет идиоматический SDK на языке Go для взаимодействия с API TypeSafe AI. Он служит инструментом для разработчиков, упрощающим интеграцию и обмен данными с сервисом с использованием стандартных шаблонов программирования на Go.
github.comРасширение для анализа фрейминга новостей Ground Truth
Это расширение для браузера использует Jev для анализа и классификации онлайн-статей. Оно демонстрирует, как автоматически определять фрейминг новостей, темы контента и использование эмоционально окрашенной лексики в цифровых медиа.
x.comvon
von — это модель принятия решений System One с открытым исходным кодом, разработанная как локальная неавторегрессионная альтернатива TypeSafe Jev. Автор утверждает, что модель достигает скорости вывода менее 15 мс при выполнении задач принятия решений.
github.comtypesafe-client
Эта библиотека Rust предоставляет неофициальный асинхронный клиент для взаимодействия с API TypeSafe System One. Она демонстрирует реализацию типобезопасных шаблонов связи при интеграции с бэкенд-сервисами платформы.
github.comjev-mcp
Этот MCP-сервер интегрирует TypeSafe Jev в Claude Code, предоставляя структурированные инструменты для классификации, оценки и пакетной обработки. Он демонстрирует, как представить откалиброванные функции суждения в виде стандартизированных инструментов для автоматизированных рабочих процессов агентов.
github.comjev-t-rex-runner
Этот проект демонстрирует применение модели Typesafe AI Jev для автоматизации игры с динозавром в Chrome. Он служит практическим экспериментом по интеграции ИИ-агентов в игровые среды, работающие в браузере.
github.comГолосовое управление для Fusion 360
Этот проект демонстрирует интерфейс голосового управления для Fusion 360. Он использует Jev для различения команд и обычного разговора, стремясь упростить рабочие процессы CAD с помощью ввода на естественном языке.
x.comtaste-lint
Этот инструмент командной строки использует Jev для выявления низкокачественного контента, созданного ИИ, в интерфейсах, текстах и инструкциях для агентов. Он выполняет семантические проверки, помогая поддерживать качество перед развертыванием проектов.
github.comrh-guard
rh-guard предоставляет механизм обнаружения взлома вознаграждений для агентов кодирования. Он использует структурные отказы и сайдкар TypeSafe Jev System One для мониторинга хуков в Claude Code и Cursor, стремясь выявить потенциальные попытки взлома вознаграждений во время автоматизированных задач разработки.
github.comfast-jev-compaction
Этот плагин для Claude Code заменяет стандартные резюме компакции решениями на базе Jev. Он оценивает вызовы инструментов и результаты за один быстрый запрос, удаляя или обрезая устаревшие данные, сохраняя при этом важную информацию в исходном виде.
github.comjevscape
jevscape предоставляет инструментарий RuneBench для Jev, включая ограниченный каталог действий и контроллер режима tick. Он содержит панель мониторинга в реальном времени, помогающую разработчикам отслеживать и управлять рабочими процессами агентов в экосистеме Jev.
github.comspendbrake
spendbrake предоставляет механизм управления расходами ИИ-агентов. Он демонстрирует, как реализовать контроль бюджета, позволяя пользователям продолжать работу, понижать версию модели или останавливать операции с помощью TypeSafe Jev.
github.comjev-codes
Этот инструмент позволяет автоматически проверять git diff на соответствие заданным стандартам кодирования YAML. Он использует модель Jev для выполнения проверок согласованности через интерфейс командной строки или рабочие процессы ИИ-агентов.
github.comJev Room
Jev Room — это веб-инструмент, который преобразует одно описательное предложение в шесть различных вариантов оформления комнаты. Приложение использует Jev для интерпретации ввода пользователя и создания визуализаций интерьерных решений.
jev-room.moe136231.chatgpt.sitejev-trader
jev-trader демонстрирует автоматизированного торгового бота, использующего Jev для анализа потоков цен на активы. Проект показывает, как модель принимает решения о покупке и продаже и выполняет реальные финансовые операции на основе своей логики.
x.comjev-mail-classifier
Этот проект демонстрирует автоматизированную систему управления электронной почтой с использованием Jev. Он предлагает подход на основе конфигурации для классификации, тегирования, перемещения и пометки входящих сообщений, показывая, как модели ИИ TypeSafe могут быть применены для оптимизации рабочих процессов организации личного почтового ящика.
github.comЧетырнадцать проверок для каждого pull request
Этот инструмент автоматизирует проверку качества кода, выполняя четырнадцать проверок для каждого pull request. Он предназначен для выявления потенциальных проблем, таких как жестко закодированные секреты или сомнительные SQL-шаблоны, в процессе разработки.
x.comВведение в TypeSafe
Эта официальная документация содержит базовый обзор экосистемы TypeSafe. Она служит основной отправной точкой для понимания ключевых концепций и архитектурных принципов, определяющих подход платформы к безопасной и надежной интеграции искусственного интеллекта.
docs.typesafe.aijev-crawlers
Этот репозиторий предоставляет автоматизированные краулеры, созданные с использованием примитивов в стиле Unix для анализа систем. Он демонстрирует модульный подход к поиску ошибок, используя легкие и компонуемые инструменты для сбора данных и обнаружения уязвимостей в целевых средах.
github.comtypesafe-local
Этот проект демонстрирует метод запроса к локальным LLM на Apple Silicon для получения откалиброванных вероятностей вместо текста. Цель состоит в том, чтобы напрямую предоставлять структурированные выходные данные, минуя генерацию текста и последующий синтаксический анализ.
github.comCheshi
Cheshi — это рабочее пространство для macOS, объединяющее память диалогов на базе Jev с OpenAI Codex. Оно позволяет управлять ИИ-агентами, исследовать код через CodeGraph и интегрировать рабочие процессы Git, терминалы Ghostty и Apple Notes в одном приложении.
github.comgame-coach
Этот проект объединяет анализ движка Stockfish с логикой принятия решений на базе Jev для предоставления шахматистам стратегических рекомендаций в реальном времени. Он демонстрирует метод интеграции традиционных шахматных движков с современными системами ИИ.
github.comSDE cascade
Это официальное справочное руководство TypeSafe описывает методологию SDE cascade. Оно демонстрирует, как структурировать многоэтапные рабочие процессы ИИ для повышения надежности результатов и логической согласованности при выполнении сложных задач разработки программного обеспечения.
docs.typesafe.aiDGP (Decision Graph Protocol)
Этот экспериментальный протокол использует адаптер Jev для оценки доказательств с помощью типизированных выборов. Он демонстрирует, как код приложения может проверять разрешения и выполнять симулированные демонстрационные действия в рамках структурированной системы принятия решений.
github.comkyotsu-ai-bench
Этот репозиторий содержит статическую панель мониторинга для сравнения моделей Jev, luna-none и luna-low на основе японского общего теста 2026 года. Проект служит экспериментальным бенчмарком для оценки эффективности этих архитектур ИИ при решении стандартизированных академических экзаменационных вопросов.
github.com
