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
typesafe-image-diffusion
โปรเจกต์นี้สำรวจการสร้างพิกเซลอาร์ตสไตล์ดิฟฟิวชันโดยใช้ตัวจำแนกประเภท โดยสาธิตวิธีการที่เกี่ยวข้องกับคำถาม Jev แบบขนาน 256 คำถามต่อพิกเซล ตามด้วยขั้นตอนการปรับแต่งเพื่อสร้างภาพ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวทางเชิงทดลองสำหรับการสังเคราะห์ภาพที่มีโครงสร้าง
github.comJev เล่น Tetris
การสาธิตนี้แสดงให้เห็น Jev AI เล่นเกม Tetris ด้วยความเร็วสูง ผู้สร้างระบุว่าระบบสามารถเคลียร์บล็อกได้ 357 ชิ้นและ 134 แถวภายในเวลาสองนาที ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการตัดสินใจที่รวดเร็วของโมเดลในสภาพแวดล้อมของเกม
x.comGame Plan
Game Plan เป็นการทดลองบนเบราว์เซอร์ที่ออกแบบมาเพื่อทดสอบว่า Jev ประมวลผลและตอบสนองต่ออินพุตของผู้ใช้ที่คาดเดาไม่ได้อย่างไร โดยทำหน้าที่เป็นการสาธิตเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับความสามารถในการจัดการอินพุตภายในระบบนิเวศของ Jev
game-plan.adriaansendennis.workers.devtypesafe-jev-workflow
โปรเจกต์นี้สาธิตเวิร์กโฟลว์ LangGraph แบบอะซิงโครนัสที่ออกแบบมาเพื่อจัดหมวดหมู่อีเมลขาเข้า โดยใช้การเลือก Jev แบบระบุประเภทเพื่อกำหนดเส้นทางการสื่อสารไปยังตัวจัดการใบแจ้งหนี้หรือตัวจัดการทั่วไปโดยอัตโนมัติ
github.comเอเจนต์ช่วยช้อปปิ้งสินค้ามือสอง
โปรเจกต์นี้นำเสนอเอเจนต์อัตโนมัติสำหรับการค้นหาและตัดสินใจเลือกซื้อสินค้ามือสอง ผู้พัฒนาอ้างว่าระบบสามารถประมวลผลรายการสินค้าได้ 26 รายการต่อนาที เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจซื้อได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น
x.comโมเดลสไตล์ Jev แบบกำหนดเองสำหรับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์
ข้อเสนอนี้สำรวจการนำโมเดลสไตล์ Jev แบบกำหนดเองมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ ผู้เขียนเสนอว่าโมเดลเฉพาะทางเหล่านี้อาจช่วยลดต้นทุนการประมวลผลในระหว่างกระบวนการตัดสินใจภายในระบบเอเจนต์อัตโนมัติได้
x.comjev-page-verdict
ส่วนขยาย Chrome นี้ใช้ Jev เพื่อวิเคราะห์ว่าหน้าเว็บมีจุดประสงค์เพื่อการขายหรือเป็นการรายงานประสบการณ์ตรง โดยจะทำเครื่องหมายผลการค้นหาของ Google ด้วยคำตัดสินหรือการประเมินจากข้อความตัวอย่าง และปล่อยให้รายการที่มีความมั่นใจต่ำอยู่ในสถานะยังไม่ตัดสินใจ
github.comjev-games
ที่เก็บข้อมูลนี้จัดเตรียมสภาพแวดล้อมห้องปฏิบัติการ Jev แบบภาพที่ออกแบบมาเพื่อทดสอบและโต้ตอบกับแพลตฟอร์มเกมและอีมูเลเตอร์ต่างๆ โดยเป็นแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับนักพัฒนาที่สำรวจการรวมระบบที่ใช้ Jev ภายในสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์เกม
github.comJev เล่นเกม Time Crisis
การสาธิตนี้แสดงให้เห็น Jev เล่นเกมตู้คลาสสิก Time Crisis โดยใช้ระบบสายรัดเพื่อช่วยในการเล็งและการเคลื่อนไหว ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการรวมฮาร์ดแวร์เข้าด้วยกันสามารถส่งผลต่อประสิทธิภาพการเล่นเกมในสภาพแวดล้อมของเกมตู้ย้อนยุคได้อย่างไร
x.compi-quiet-ask
โปรเจกต์นี้สาธิตการรวม TypeSafe Jev เข้าเป็นชั้นการตัดสินใจสำหรับเอเจนต์เขียนโค้ด โดยสำรวจวิธีการใช้การให้เหตุผลที่มีโครงสร้างและเงียบสงบเพื่อทำงานพัฒนาซอฟต์แวร์ให้เป็นอัตโนมัติภายในเฟรมเวิร์กของเอเจนต์ pi
github.comroverlab
roverlab เป็นสภาพแวดล้อมจำลอง 3D สำหรับรถสำรวจดาวเคราะห์ เครื่องมือนี้ทำหน้าที่เป็นแซนด์บ็อกซ์ให้นักพัฒนาทดลองกระบวนการตัดสินใจแบบอัตโนมัติโดยใช้ TypeSafe AI ในภูมิประเทศจำลองของดาวเคราะห์อื่น
github.comjev-voice
โปรเจกต์นี้สาธิตเครื่องมืออัตโนมัติควบคุมด้วยเสียงสำหรับ macOS โดยใช้ whisper.cpp ในเครื่องสำหรับการจดจำเสียง และรวมการเรียกใช้ Jev TypeSafe หนึ่งครั้งต่อคำสั่งเพื่อประมวลผลและดำเนินการงานระดับระบบบนคอมพิวเตอร์ของคุณ
github.comjev-auto-approve
เครื่องมือ GitHub นี้ช่วยให้ขั้นตอนการทำงานของการพัฒนาเป็นไปโดยอัตโนมัติโดยกำหนดให้ต้องได้รับการอนุมัติจาก Jev ก่อนที่จะรวม pull request เข้าด้วยกัน เป็นการสาธิตวิธีการใช้การตรวจสอบโค้ดผ่าน Jev เพื่อรักษามาตรฐานของที่เก็บข้อมูล
github.comPlayground
เครื่องมือบนเว็บนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถป้อนข้อมูลสถานะและตั้งคำถามเพื่อรับคำตอบที่มีการระบุประเภทได้โดยตรงในเบราว์เซอร์ ทำหน้าที่เป็นสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบสำหรับการทดสอบความสามารถของ TypeSafe AI และตรวจสอบการสร้างผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง
console.typesafe.aiองค์ประกอบพื้นฐาน
คู่มือนี้อธิบายถึงประเภทคำถามหลักสามประการใน TypeSafe AI ได้แก่ Choice, Score และ Noul โดยอธิบายโครงสร้างข้อมูลและค่าที่ส่งกลับของแต่ละองค์ประกอบ เพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถออกแบบการโต้ตอบกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
docs.typesafe.aiopen-jev โดย JoshuaSP
ที่เก็บข้อมูลนี้สำรวจการอนุมาน JSON แบบระบุประเภทโดยใช้ DiffusionGemma โดยนำเสนอผลการทดสอบมาตรฐานเชิงทดลองสำหรับ Every และ Jev เพื่อแสดงให้เห็นว่าโมเดลเหล่านี้จัดการกับงานการอนุมานข้อมูลที่มีโครงสร้างในบริบทการวิจัยอย่างไร
github.comJev บน Cloudflare AI Gateway
การรวมระบบนี้แสดงให้เห็นว่า Jev ใช้ Cloudflare AI Gateway เพื่อให้คำตอบที่มีโครงสร้างแก่คำถามของผู้ใช้อย่างไร โดยเน้นย้ำถึงการนำการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างมาใช้ภายในระบบนิเวศของ Cloudflare เพื่อปรับปรุงการจัดการคำค้นหา
x.comคู่มือทำอาหาร
แหล่งข้อมูลนี้นำเสนอสูตรที่สามารถทำซ้ำได้สำหรับเวิร์กโฟลว์ AI ทั่วไป รวมถึงคำถามแบบขนาน การจัดอันดับซ้ำ และกฎป้องกัน โดยแสดงรูปแบบการใช้งานจริงสำหรับการตรวจสอบอ้างอิง การดึงข้อมูล และการจัดประเภทแบบลำดับชั้นเพื่อช่วยสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่แข็งแกร่ง
docs.typesafe.aitypesafe-triage-guard
ที่เก็บข้อมูลนี้มีไปป์ไลน์การตัดสินใจที่ประกอบกันได้สามแบบบน Jev โดยสาธิตเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติสำหรับการคัดแยกตั๋วสนับสนุน การจัดการการแจ้งเตือนด้านความสามารถในการสังเกต และการประเมินความเสี่ยงในการปรับใช้ เพื่อช่วยปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจในสภาพแวดล้อมทางเทคนิค
github.comตัวจำแนกรูปภาพ OCR
โปรเจกต์นี้สาธิตขั้นตอนการจำแนกรูปภาพที่รวม OCR และ Jev เข้าด้วยกัน ผู้สร้างรายงานว่าสามารถประมวลผลรูปภาพ 900 รูปได้ภายในเวลา 40 วินาทีโดยใช้ไปป์ไลน์อัตโนมัตินี้
x.commobile-jev
โปรเจกต์นี้นำเสนอเฟรมเวิร์กเอเจนต์ Android แบบสแตนด์อโลนที่ Jev จัดการกระบวนการตัดสินใจ ประกอบด้วยสภาพแวดล้อม React studio แบบสด และสาธิตความสามารถในการโต้ตอบอัตโนมัติผ่านการสาธิตแอปพลิเคชันในธีม Uber
github.comjev-oxlint
โปรเจกต์นี้สาธิตวิธีการรวมทักษะของเอเจนต์ Jev เข้ากับเฟรมเวิร์กการวิเคราะห์แบบคงที่ Oxlint โดยนำเสนอการใช้งานทางเทคนิคเพื่อขยายขีดความสามารถในการตรวจสอบโค้ดผ่านปลั๊กอินที่กำหนดเองซึ่งออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากตรรกะของ Jev
github.comPort Cleanup
Port Cleanup เป็นเครื่องมือสำหรับ macOS ที่ออกแบบมาเพื่อระบุและหยุดพอร์ตเครือข่ายที่กำลังทำงานอยู่ โครงการนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดการกระบวนการภายในเครื่องโดยการปิดบริการที่ไม่จำเป็น เพื่อรักษาความสะอาดของสภาพแวดล้อมในการพัฒนา
github.comjcm-router
พร็อกซีภายในเครื่องนี้ใช้ TypeSafe Jev เพื่อกำหนดเส้นทางคำขอของซับเอเจนต์ไปยังโมเดล Claude และระดับความพยายามที่เฉพาะเจาะจงโดยอัตโนมัติ ออกแบบมาเพื่อจัดการงานเฉพาะทางอย่างอิสระโดยยังคงรักษาสถานะของเซสชันการแชทหลักของคุณไว้
github.comjev-harness-router
โปรเจกต์นี้นำเสนอกลไกการกำหนดเส้นทางสำหรับงาน Jev โดยการประเมินระดับโมเดล เครื่องมือ ทักษะ และความพยายามที่จำเป็น เป็นการสาธิตแนวทางที่มีโครงสร้างสำหรับการกระจายงานภายในเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ
github.comsiftr
siftr นำเสนอ CLI และเซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับเอเจนต์เขียนโค้ด AI เพื่อช่วยในการค้นหาเชิงความหมายและการเลือกไฟล์ โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของเอเจนต์ผ่านการอ่านโค้ดที่เน้นเฉพาะจุดและการเลือกรายการอย่างรวดเร็ว
github.comjev-commit
พรีคอมมิตฮุคนี้ใช้ Jev เพื่อวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงที่เตรียมไว้เทียบกับข้อความคอมมิต โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เช่น โค้ดดีบั๊กที่ค้างอยู่ งานที่ไม่ได้ระบุ และข้อมูลรับรองที่เปิดเผย ก่อนที่จะทำการคอมมิตให้เสร็จสมบูรณ์
github.comการทดลองการต่อสู้ทางอากาศด้วย Jev
การทดลองนี้สำรวจการรวม Jev เข้ากับแบบจำลองการต่อสู้ทางอากาศ ผู้สร้างแสดงให้เห็นถึงความพยายามในการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงการเคลื่อนที่ในการต่อสู้และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ของ AI ภายในสภาพแวดล้อมของเกม
x.comการปรับเทียบ Janus
Janus แสดงให้เห็นถึงระบบการปรับเทียบและการกำหนดเส้นทางตามความเชื่อมั่นสำหรับงานตัดสินใจ โครงการรายงานความแม่นยำ 80.2% บนชุดข้อมูล Banking77 โดยผู้เขียนอ้างถึงประสิทธิภาพด้านต้นทุนที่ 0.103 ดอลลาร์ต่อการตัดสินใจ 500 ครั้ง
github.comการควบคุมเบราว์เซอร์ด้วยเสียงแบบเรียลไทม์
โปรเจกต์นี้สาธิตการใช้ Jev เพื่อสั่งการเบราว์เซอร์ด้วยเสียงแบบเรียลไทม์ ผู้สร้างอ้างว่าระบบสามารถประมวลผลคำพูดให้เป็นการกระทำบนเบราว์เซอร์ได้ภายใน 300 มิลลิวินาทีโดยมีต้นทุนต่ำ
x.comทำความเข้าใจพื้นฐานของ Jev
บทความนี้ให้ภาพรวมเชิงแนวคิดของ Jev โดยชี้แจงวัตถุประสงค์หลักและขอบเขตทางเทคนิค ทำหน้าที่เป็นแนวทางพื้นฐานสำหรับนักพัฒนาในการแยกแยะระหว่างฟังก์ชันการทำงานที่ตั้งใจไว้ของ Jev กับความเข้าใจผิดทั่วไป
zenn.devผู้ชม 100 บุคลิกภาพ
โครงการนี้สาธิตผู้ชมแบบไดนามิกที่ประกอบด้วยบุคลิกภาพจำลอง 100 แบบซึ่งตอบสนองต่ออินพุตของผู้ใช้เป็นรายบุคคล โดยแสดงให้เห็นว่า Jev สามารถนำมาใช้เพื่อจัดการการโต้ตอบส่วนบุคคลที่ซับซ้อนภายในสภาพแวดล้อมผู้ชมสังเคราะห์ขนาดใหญ่ได้อย่างไร
x.comjev-search
เครื่องมือนี้ช่วยให้สามารถค้นหาแบบออฟไลน์ภายใน Obsidian vault ได้ โดยมีฟังก์ชันเสริมในการจัดลำดับผลการค้นหาใหม่ด้วย Jev ซึ่งต้องได้รับการอนุมัติจากผู้ใช้ก่อนดำเนินการ เพื่อให้ผู้ใช้สามารถควบคุมการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลได้
github.comjev-firewall
เครื่องมือนี้เป็นไฟร์วอลล์แบบเรียลไทม์สำหรับเอเจนต์เขียนโค้ด AI โดยใช้กฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและการตรวจสอบผ่าน Jev เพื่อดักจับการเรียกใช้เครื่องมือ และตัดสินใจว่าจะอนุญาต บล็อก หรือขอการอนุมัติด้วยตนเองสำหรับการดำเนินการของเอเจนต์
github.comการกำหนดเส้นทางโมเดล Corent
Corent สาธิตระบบการกำหนดเส้นทางโมเดลที่ใช้ Jev ในการประเมินพรอมต์และข้อกำหนดด้านคุณภาพ แนวทางนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเลือกโมเดล AI ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานเฉพาะอย่างแบบไดนามิกก่อนที่จะสร้างผลลัพธ์ออกมา
x.comเวิร์กโฟลว์ที่ใช้งานได้จริงด้วย Jev
แหล่งข้อมูลนี้สรุปกรณีการใช้งานเฉพาะ 6 ประการสำหรับ Jev รวมถึงการตรวจสอบข้อเท็จจริง การจัดอันดับ การตรวจสอบการอ้างอิง และการวิเคราะห์ความล้มเหลวของเอเจนต์ โดยแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือนี้สามารถนำไปใช้กับการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างและงานควบคุมคุณภาพได้อย่างไร
x.com
