การใช้งานเบราว์เซอร์ + Jev
ตัวอย่างการค้นหาเที่ยวบินของ Gregor Zunic ที่มีพื้นที่การดำเนินการ DOM แบบไดนามิก
A FIELD GUIDE TO JEV / VOL. 01
รวมโปรเจกต์จริง คู่มือใช้งาน และไอเดีย Jev จากทั่วอินเทอร์เน็ต
ตัวอย่างการค้นหาเที่ยวบินของ Gregor Zunic ที่มีพื้นที่การดำเนินการ DOM แบบไดนามิก
01 / A small decision engine. A whole new way to build.
714 แหล่งข้อมูล / คลังข้อมูล
ล้างตัวกรองAI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
เอเจนต์ที่เร็วมากสำหรับการใช้งานเบราว์เซอร์: Jev เลือกการดำเนินการและองค์ประกอบ DOM ในหนึ่งการร้องขอ; โมเดลขนาดเล็กเขียนข้อความเฉพาะเมื่อจำเป็นต้องพิมพ์
ปลั๊กอิน Claude ที่แทนการสรุปการบีบอัดด้วยการตัดสินใจของ Jev: ทุกการเรียกใช้เครื่องมือและผลลัพธ์จะถูกประเมินในหนึ่งการร้องขอที่รวดเร็ว ข้อมูลเก่าจะถูกลบหรือตัดทอน ทุกอย่างที่เก็บไว้จะคงรูปแบบเดิม
ไคลเอนต์ Python อย่างเป็นทางการแบบซิงค์และแอสซิงค์ ติดตั้งด้วย pip install typesafe-sdk
ทักษะของเอเจนต์อย่างเป็นทางการสำหรับ Claude Code, Codex และเอเจนต์ที่เข้ากันได้: โครงสร้างพื้นฐาน รูปแบบ และวิธีการจัดการการประเมิน.
ตัวแทน TypeSafeClient ที่ใช้งานได้ทันทีที่พัฒนาโดยใช้ API ของ OpenAI, Anthropic และโมเดล LLM ที่เข้ากันได้ เพื่อเปรียบเทียบ Jev กับโมเดลการสนทนา.
ไลบรารี TypeScript/JavaScript อย่างเป็นทางการที่มีการกำหนดประเภทคำตอบโดยอัตโนมัติ ติดตั้งผ่าน npm install @typesafe-ai/sdk.
เครื่องมือบรรทัดคำสั่งสำหรับโมเดล Jev ของ TypeSafe AI ใช้ถามคำถามแบบตัวเลือกและคำถามตามรูปแบบ และให้คำตอบเป็นรหัสออกจากระบบ
รายการโครงการที่สร้างด้วย Jev โมเดล System One ของ TypeSafe AI ที่มีการจัดเรียงและอ้างอิงแหล่งข้อมูล
ไลบรารี Elixir ที่ปลอดภัยตามประเภทของ SDK AI ทางการแบบ TypeScript (ai / ai-sdk) ที่ให้การผสานระบบ LLM แบบรวมศูนย์ ข้อความสตรีมมิ่ง และผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง รวมถึงการทำงานของระบบเอเจนต์ Jev เป็นโมเดลหลักของพวกเขา
การทดสอบการตัดสินใจที่มีประเภทจาก PadFlow (แพลตฟอร์ม SaaS สำหรับการพัฒนาที่ดิน): โครงสร้างข้อมูล แถวที่ถูกทำให้ไม่ระบุตัวตนและมีการตั้งค่า รวมถึงตัวรันสำหรับโมเดลที่มีความน่าเชื่อถือเชิงความน่าเชื่อถือเช่น TypeSafe Jev
Fast semantic code search & diff sanity auditor for AI coding assistants (Antigravity, Cursor, Claude Code) powered by TypeSafe System One.
Go SDK for the TypeSafe AI API — typed questions in, probability distributions out.
Computer use for about $0.0002 a step: OCR the screen, classify the next action with TypeSafe, click. macOS.
Guardrail + model router for LLM gateways on TypeSafe's Jev (System One model), with an independent accuracy/calibration/latency evaluation. Stdlib Python.
List of projects that use typesafe's jev.
Benchmarks Jev against other evaluation models in games with explicit states, legal actions, and measurable outcomes.
Hunch is a GitHub tool for code review that applies rules written in plain English to analyze and improve code quality.
Sub-second Git pre-commit & pre-push semantic reflex gate powered by TypeSafe AI Jev.
Dasheng is a GitHub tool combining speech recognition with Jev for real-time word-by-word transcription and marking of spoken content.
Jev-Tool-Runner is a GitHub project where Jev selects developer tools and Codex generates code based on those selections.
Visual-Jev is a GitHub research project that makes decisions based on images rather than text descriptions of visual content.
Screen a folder of CVs with the TypeSafe Jev decision model: typed judgments, an editable policy, free re-scoring.
Chess moves, evaluations, persona opponents, and game classification with TypeSafe AI System One.
Chrome-devtools-mcp plus one tool: Jev walks the browser to the right spot, then your agent makes a single devtools call there.