ส่งแหล่งข้อมูล
English
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
Italiano
Tiếng Việt
Türkçe
Polski
Русский
กลับไปที่ห้องแล็บJEVLAB / FIELD NOTES
สดใหม่จากห้องปฏิบัติการ
รายการอ่านตามวันที่ของทรัพยากรที่เพิ่มเข้ามาใหม่และ JEVLAB NEWS กลับมาดูสิ่งที่เปลี่ยนแปลง หรือติดตามฟีด RSS ในโปรแกรมอ่านของคุณเอง
จดจำการเยี่ยมชมนี้บนเบราว์เซอร์นี้เพื่อเน้นส่วนที่เพิ่มใหม่ในครั้งถัดไป ไม่มีการลงชื่อเข้าใช้หรือการติดตามข้ามอุปกรณ์
วันที่แสดงเมื่อรายการพร้อมใช้งานใน JEVLAB ตามเวลา UTC ไม่ใช่เมื่อแหล่งข้อมูลต้นฉบับถูกเผยแพร่ การแก้ไขเฉพาะการแปลไม่นับเป็นทรัพยากรใหม่
36
การใช้งานคอมพิวเตอร์โดยไม่ใช้ภาพหน้าจอ
โปรเจกต์นี้สาธิตระบบที่ใช้ Jev ซึ่งออกแบบมาเพื่อโต้ตอบกับอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์โดยใช้โมเดล CoreML ในเครื่องและ OCR โดยเป็นการสำรวจทางเลือกใหม่แทนการนำทางด้วยภาพหน้าจอสำหรับงานของเอเจนต์อัตโนมัติ
x.comjev-triage
เครื่องมือนี้ใช้ Jev แบบระบุประเภทและสถาปัตยกรรมแบบไม่ต้องซิงค์ข้อมูลเพื่อดึงและซิงค์ที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาปรับปรุงกระบวนการคัดแยกปัญหาผ่านการจัดการข้อมูลแบบอัตโนมัติ
github.comjevmlx
jevmlx ช่วยให้สามารถตัดสินใจแบบขนานที่มีข้อจำกัดสำหรับโมเดล MLX บน Apple Silicon เครื่องมือนี้ช่วยให้สร้างเอาต์พุต JSON ที่มีประเภทและตรวจสอบสคีมาได้ในการส่งผ่านเพียงครั้งเดียว ทำให้การดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในเครื่องทำได้ง่ายขึ้น
github.comrefgarden
refgarden เป็นเครื่องมือสำรวจการอ้างอิงเชิงพื้นที่สำหรับนักสร้างสรรค์ ช่วยให้จัดการคำค้นหา Jev ในเครื่อง เน้นข้อมูลเมตา และจัดระเบียบคอลเลกชันที่เชื่อมโยงกับแหล่งข้อมูลเพื่อสนับสนุนกระบวนการวิจัยและสร้างสรรค์งาน
github.comซ่อนโพสต์บน X ด้วยภาษาธรรมชาติ
ส่วนขยายเบราว์เซอร์โดย Marcel Pociot นี้แสดงวิธีการกรองเนื้อหาบนโซเชียลมีเดีย โดยใช้การตัดสินใจจาก Jev เพื่อยุบโพสต์บน X โดยอัตโนมัติตามเกณฑ์ภาษาธรรมชาติที่ผู้ใช้กำหนด เพื่อให้ได้ฟีดที่มีการคัดกรองเนื้อหาที่ตรงใจมากขึ้น
x.comเอกสารทางกฎหมายของ TypeSafe AI
แหล่งข้อมูลนี้จัดทำกรอบทางกฎหมายอย่างเป็นทางการและแนวทางการปฏิบัติตามกฎระเบียบสำหรับ TypeSafe AI โดยระบุข้อกำหนดและเงื่อนไขที่ควบคุมผู้ใช้งานที่โต้ตอบกับบริการและโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ได้รับการบันทึกไว้ของแพลตฟอร์ม
docs.typesafe.aijev-e2e
jev-e2e เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทดสอบแบบ end-to-end ผู้สร้างอ้างว่าเครื่องมือนี้สามารถทำงานได้รวดเร็วและประหยัดค่าใช้จ่ายมากกว่าโมเดลอื่น ๆ อย่างไรก็ตามตัวเลขประสิทธิภาพเหล่านี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างเป็นอิสระ
x.comskillbox + Jev การกำหนดเส้นทางทักษะ
ทรัพยากรนี้สาธิตตัวกำหนดเส้นทางทักษะสำหรับ MCP ที่ช่วยให้ Jev สามารถเลือกทักษะที่เกี่ยวข้องได้โดยตรง โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการแทนที่กระบวนการค้นหาเอเจนต์ที่ยาวนานด้วยการระบุทักษะแบบกำหนดเป้าหมาย
x.comJev Pac-Man
เกมนี้สาธิตตรรกะของ Jev ในการนำทางผ่านเขาวงกตที่แสดงในรูปแบบ JSON ระบบจะตัดสินใจเคลื่อนที่แบบเรียลไทม์ในแต่ละทางแยก เพื่อแสดงให้เห็นว่า Jev ประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อขับเคลื่อนกลไกของเกมในสภาพแวดล้อมอาร์เคดคลาสสิกได้อย่างไร
jev-pacman.ephraimduncan.comjev2048
โปรเจกต์นี้สาธิตการใช้โมเดลการตัดสินใจ Jev ในการเล่นเกม 2048 ออนไลน์ โดยแสดงให้เห็นถึงการนำโมเดลไปใช้ผ่านการเรียก API ทีละครั้ง ซึ่งเน้นย้ำถึงการรวมตรรกะของ Jev เข้ากับสภาพแวดล้อมของเกมบนเบราว์เซอร์
github.comfirehose-judge
โปรเจกต์นี้สาธิตขั้นตอนการทำงานโดยใช้ Jev เพื่อคัดแยกและกำหนดเส้นทางข้อมูลจาก firehose ของ Bluesky แบบเรียลไทม์ โดยนำเสนอเฟรมเวิร์กสำหรับการรวมการประมวลผลอัตโนมัติเข้ากับการตรวจสอบโดยมนุษย์
github.comJev Sift
Jev Sift เป็นเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่ใช้ในการจำแนกประเภทเอเจนต์และการอ่านแบบคัดเลือก โดยใช้ปลั๊กอินเอเจนต์และเครื่องมือ MCP เพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถกรองและจัดระเบียบกระแสข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
github.comเซสชันวิศวกรรม Jev ที่ LayerX
รายงานนี้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับการประชุมเชิงปฏิบัติการภายในที่วิศวกร 50 คนใช้ Jev เพื่อระดมความคิดเกี่ยวกับแนวคิดผลิตภัณฑ์ เซสชันนี้แสดงให้เห็นว่าสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันสามารถใช้ประโยชน์จาก Jev เพื่อสร้างแนวคิดการพัฒนาที่มีศักยภาพจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วภายในระยะเวลาอันสั้น
tech.layerx.co.jpgit-jev-stage
เครื่องมือนี้ช่วยให้สามารถเลือกการเปลี่ยนแปลง Git สำหรับการทำ staging โดยใช้คำอธิบายภาษาที่เรียบง่าย มันแสดงให้เห็นถึงขั้นตอนการทำงานสำหรับการโต้ตอบการควบคุมเวอร์ชันโดยอัตโนมัติผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
github.comkunobi-jev
โปรเจกต์นี้นำเสนอการใช้งานไคลเอนต์ที่ใช้ภาษา Rust เพื่อโต้ตอบกับ API ของ TypeSafe System One โดยทำหน้าที่เป็นเครื่องมือพื้นฐานสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการรวมฟังก์ชันการทำงานของ Jev เข้ากับแอปพลิเคชัน Rust ของตนโดยตรง
github.comtypesafe-sdk-swift
ที่เก็บข้อมูลนี้มี Swift SDK ที่ออกแบบมาเพื่อการทำงานร่วมกับ TypeSafe AI โดยทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาเพื่อช่วยให้การสื่อสารและการจัดการข้อมูลภายในระบบนิเวศของ TypeSafe สำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้ Swift เป็นไปได้ง่ายขึ้น
github.comomp-jevens-classifier
ที่เก็บข้อมูลนี้มีเกตเวย์การอนุญาตที่ขับเคลื่อนด้วย Jev สำหรับ OMP TypeSafe System One โดยแสดงให้เห็นถึงแนวทางการควบคุมการเข้าถึงที่ตัดสินโดยโมเดล ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมตรรกะการจำแนกประเภทอัตโนมัติเข้ากับขั้นตอนการทำงานด้านความปลอดภัยของระบบได้โดยตรง
github.comjev-studio
jev-studio นำเสนอสภาพแวดล้อมแบบรวมศูนย์ที่ออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการทดลองกับ Jev ทรัพยากรนี้ทำหน้าที่เป็นชุดเครื่องมือที่ใช้งานได้จริงสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการปรับปรุงขั้นตอนการทำงานเมื่อทดสอบและสร้างระบบที่ใช้ Jev
github.comการตรวจสอบ SEO ของลิงก์ภายใน
การสาธิตนี้แสดงกระบวนการตรวจสอบ SEO โดยใช้ Jev เพื่อวิเคราะห์โครงสร้างลิงก์ภายในของเว็บไซต์ ผู้สร้างอ้างว่าเครื่องมือนี้สามารถตรวจสอบให้เสร็จสิ้นได้ภายใน 45 วินาที ซึ่งเป็นวิธีการที่รวดเร็วในการระบุจุดที่ควรปรับปรุงโครงสร้างของเว็บไซต์
x.comagent-gate-loop
GitHub Action นี้จัดเตรียมกรอบการทำงานสำหรับการแก้ไขโค้ดอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์ โดยสาธิตเวิร์กโฟลว์ที่ควบคุมการปรับปรุงแบบวนซ้ำโดยใช้การตรวจสอบแบบบูรณาการ กระบวนการตรวจสอบโดย AI และการตรวจสอบความถูกต้องด้วย TypeSafe Jev
github.comการทำงานอัตโนมัติบนเบราว์เซอร์ด้วย Stagehand และ Jev
การสาธิตนี้แสดงให้เห็นถึงการบูรณาการที่ Jev ตีความแผนผังการเข้าถึงของหน้าเว็บเพื่อกำหนดขั้นตอนการนำทาง ในขณะที่ Stagehand ดำเนินการตามคำสั่งเหล่านั้น เป็นการแสดงให้เห็นถึงแนวทางความร่วมมือสำหรับการโต้ตอบกับเบราว์เซอร์แบบอัตโนมัติ
x.comโปรแกรมจำลองอัลกอริทึมของ X
โปรเจกต์นี้แสดงการสร้างอัลกอริทึมฟีดของ X ขึ้นใหม่โดยใช้ Jev โดยจัดเตรียมสภาพแวดล้อมจำลองเพื่อสังเกตว่าการแพร่กระจายของเนื้อหาและพลวัตของฟีดทั่วโลกทำงานอย่างไรภายใต้กรอบการทำงานที่ควบคุมได้
x.comการให้คะแนนลีดอัตโนมัติด้วย Jev
การสาธิตนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ Jev ในการประมวลผลลีด 700 รายการเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพของข้อความที่ส่งออกไป ผู้สร้างอ้างว่าระบบสามารถวิเคราะห์เสร็จสิ้นภายใน 40 วินาที ซึ่งแสดงให้เห็นถึงขั้นตอนการทำงานสำหรับการคัดกรองลีดและการปรับปรุงข้อความอย่างรวดเร็ว
x.comjev-go
SDK ภาษา Go ที่พัฒนาโดยชุมชนนี้มีเครื่องมือสำหรับการโต้ตอบกับสถาปัตยกรรม TypeSafe AI Jev และ System One โดยทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมสำหรับนักพัฒนาในการรวมเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ Jev เข้ากับแอปพลิเคชัน Go โดยตรง
github.comPulseLane
PulseLane แสดงให้เห็นถึงการใช้ TypeSafe Jev เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในการคัดแยกผู้ป่วยทางคลินิก โครงการนี้นำเสนอโครงสร้างสำหรับการจัดการเวิร์กโฟลว์การจัดลำดับความสำคัญของผู้ป่วยผ่านตรรกะอัตโนมัติ
github.comJevRouter
JevRouter นำเสนอเฟรมเวิร์กน้ำหนักเบาสำหรับการจัดการการโต้ตอบระหว่างโมเดล เครื่องมือ และซับเอเจนต์ โครงการนี้สาธิตสถาปัตยกรรมการกำหนดเส้นทางที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงการมอบหมายงานในระบบที่ใช้ Jev โดยนำเสนอแนวทางที่มีโครงสร้างสำหรับการประสานงานเอเจนต์แบบโมดูลาร์
github.comโปรแกรมจำลองการตัดสินใจขับขี่อัตโนมัติ
โครงการนี้สาธิตระบบขับขี่อัตโนมัติที่ใช้ Jev ในการประมวลผลข้อมูลสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ ผู้สร้างนำเสนอการจำลองนี้เป็นวิธีการประเมินกระบวนการตัดสินใจของยานพาหนะในสถานการณ์การขับขี่ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
x.comtypesafe-mcp โดย PyModel
โปรเจกต์นี้นำเสนอการใช้งานเซิร์ฟเวอร์ MCP สำรองสำหรับ Jev โดยทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลทางเทคนิคสำหรับนักพัฒนาในการรวมส่วนประกอบที่ใช้ PyModel เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ที่รองรับ Jev
github.comการเปรียบเทียบระหว่าง LLM Judge และการสกัดคุณลักษณะ
การทดลองนี้เปรียบเทียบการตัดสินโดย Jev แบบเรียกครั้งเดียวกับการสกัดคุณลักษณะหลายมิติในงานจำแนกประเภทสามงาน ผลลัพธ์ชี้ให้เห็นว่าการแยกส่วนช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพใน NLI ภาษาญี่ปุ่น แต่ก็เพิ่มอัตราการตรวจจับเนื้อหาปกติผิดว่าเป็นอันตรายอย่างมีนัยสำคัญ
agentjournal.devjev-jp-address
โปรเจกต์นี้ประเมินประสิทธิภาพของ Jev ในการจับคู่ที่อยู่แบบคลุมเครือโดยใช้ชุดข้อมูล KEN_ALL ของไปรษณีย์ญี่ปุ่น แสดงให้เห็นว่า Jev ผ่าน AI SDK สามารถจัดการกับการทำให้เป็นมาตรฐานและการตรวจสอบที่อยู่ได้อย่างไร
github.comJev Driving Lab
ที่เก็บข้อมูลนี้ประกอบด้วยการทดลองเชิงโต้ตอบตั้งแต่การกำหนดเส้นทางสนับสนุนไปจนถึงการจำลองการขับขี่ 3D โดยสาธิตวิธีการประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์ที่มีโครงสร้างเพื่อสร้างการตัดสินใจในการขับขี่ที่ปลอดภัยตามประเภท เช่น การเลี้ยว การเบรก และการแซง
github.compi-typesafe-jev
ส่วนขยายนี้เปิดเผยการตัดสินของ TypeSafe Jev ผ่านเครื่องมือ pi ห้าตัว ช่วยให้โมเดล AI สามารถประเมินความหมายเชิงลึกได้ ในขณะที่นักพัฒนายังคงควบคุมเกณฑ์ น้ำหนัก และการดำเนินการของระบบได้อย่างเต็มที่
github.comการเพิ่มประสิทธิภาพ Slack Agent
โปรเจกต์นี้สาธิตวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ Slack Agent โดยใช้ Jev เพื่อปรับปรุงการจำแนกทักษะและเครื่องมือ ผู้สร้างอ้างว่าการใช้งานนี้ส่งผลให้เวลาในการตอบสนองสำหรับงานอัตโนมัติรวดเร็วขึ้นอย่างเห็นได้ชัด
x.comrouteKit
routeKit เป็นเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่เน้นการทำ routing สำหรับเอเจนต์โดยเฉพาะ โครงการนี้แสดงให้เห็นถึงกลไกการเลือกโมเดล AI ตามระดับความซับซ้อนของงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผล
github.comการสร้างเลเวลเกมแบบเรียลไทม์
แหล่งข้อมูลนี้นำเสนอแนวทางทางเทคนิคในการสร้างสภาพแวดล้อมของเกมแบบไดนามิกระหว่างการเล่น โดยสาธิตวิธีที่ระบบโพรซีเจอร์สามารถสร้างเลเวลที่เล่นได้จริงแบบเรียลไทม์ ซึ่งเป็นข้อมูลอ้างอิงที่เป็นประโยชน์สำหรับนักพัฒนาในการนำกลไกการสร้างโลกแบบปรับเปลี่ยนได้ไปใช้ในโปรเจกต์ของตน
x.comภาพรวมเครื่องมือ Jev ยุคแรก
คอลเลกชันนี้รวบรวมเครื่องมือรุ่นแรกที่ใช้ Jev รวมถึงเซิร์ฟเวอร์ MCP, เราเตอร์, ผู้ตรวจสอบ และเอเจนต์เบราว์เซอร์ โดยทำหน้าที่เป็นไดเรกทอรีสำหรับนักพัฒนาที่กำลังสำรวจระบบนิเวศของเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อการรวมระบบและระบบอัตโนมัติของ Jev
x.com
