Jev lansman yazısı
Diogo Almeida, TypeSafe'ın yapılandırılmış karar modeli olan Jev'i tanıtıyor. Bu kaynak, modelin temel yaklaşımına, pratik örneklere ve yazar tarafından bildirilen performans metriklerine genel bir bakış sunmaktadır.
JEVJev’in en iyileri: gerçek projeler, pratik rehberler ve internetten fikirler.
YeniliklerDiogo Almeida, TypeSafe'ın yapılandırılmış karar modeli olan Jev'i tanıtıyor. Bu kaynak, modelin temel yaklaşımına, pratik örneklere ve yazar tarafından bildirilen performans metriklerine genel bir bakış sunmaktadır.
TypeSafe, araştırma laboratuvarını resmen başlattı ve Jev'i geliştirici topluluğuna tanıttı. Bu duyuru, Diogo Almeida tarafından hazırlanan bir lansman filmini içeriyor ve projenin misyonu ile gelecekteki yönü hakkında temel bilgiler sunuyor.
TypeSafe, Jev için bekleme listesini kaldırarak platforma genel erişim sağladı. Geliştiriciler, resmi konsolu kullanarak kendi yazılım uygulamalarına türden karar verme yeteneklerini entegre edebilir ve test edebilirler.
TypeSafe, Jev'in türden çıktı yaklaşımını vurgular: uygulamalar durum ve sorular sağlar, ardından olasılıklar, seçimler veya puanlara göre hareket eder. Bağlantılı duyuruda Venice API entegrasyonu da yer alır.
Diğer masaüstü dostumuz Wallpets ile tanışın. İmleci MacBook ekranında gezdirin ve Natchan’ın sizi gözleriyle takip etmesini izleyin.
Wallpets’i keşfet 270 Clicks
İmleci ekranın üzerinde gezdirin
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Bu depo, Jev temelleri, güvenilirlik ve siber güvenlik uygulamaları üzerine araştırma makaleleri, projeler ve belgelerden oluşan kapsamlı bir kütüphanedir. System One karar verme modellerini ve bunların teknik iş akışlarına entegrasyonunu keşfetmek için küratörlü kaynaklar sunar.
JevOut, doğal görünümlü bağlam eklemelerinin karar modellerini nasıl etkileyebileceğini araştırmak için araçlar sağlar. Proje, ince arka plan ayrıntılarının, orijinal görevi veya talimatları değiştirmeden doğru kararları belirli yanlış sonuçlara yönlendirebileceğini göstermektedir.
JEV-MLX, Apple Silicon üzerinde MLX kullanarak yerel LLM eylem seçimi sağlayan bir Python kütüphanesidir. Uygulama durumlarını ve kullanıcı isteklerini, ek eğitim veya ince ayar gerektirmeden belirli eylemlere eşler.
CARVE, Qwen3.8-27B tabanlı, Jev benzeri bir açık kaynak model ailesidir. Serbest metin üretimi olmaksızın tek bir token ile karar veren TypeSafe uyumlu bir API sunar ve karar verme görevlerinde doğruluk ile verimliliği dengeleyen çeşitli profiller sağlar.
ex-regex, anlam tabanlı desen eşleştirme için Jev modelini kullanan bir Python kütüphanesidir. Metinleri sözdizimi yerine semantiklerine göre ayıklamanıza ve sınıflandırmanıza olanak tanır ve yeni metin üretmeden olasılığa dayalı sonuçlar sunar.

Falconer is an AI-powered company brain that keeps your engineering documentation accurate, searchable, and up to date by syncing with GitHub, Slack, Linear, and the rest of your stack.
Destekçiyi keşfetjevotron, Jev tarafından desteklenen, yapılandırılmış dosyalar ve veritabanlarında alan düzeyinde anomali tespiti için bir CLI aracıdır. Veri önizleme, tutarsızlık tarama ve yerel önbellekleme ile SQL tabanlı filtreleme yoluyla inceleme kuyruklarını yönetme imkanı sunar.
JevTown, yapay zeka ajanlarının piksel sanatı bir ortamda gezindiği bir simülasyon motorudur. Jev'i yapılandırılmış karar verme için, LLM'leri ise dil işleme için kullanan hibrit bir mimariyi sergileyerek ajanların tarayıcı tabanlı bir oyun dünyasında otonom etkileşim kurmasını sağlar.
Bu araç seti, Roblox Studio örneklerini denetlemek için yapılandırılmış ve türü belirlenmiş bir çerçeve sunar. Geliştiricilerin sahne özelliklerini tanımlanmış kriterlere göre doğrulayarak tekrarlanabilir incelemeler yapmasını ve tutarlılığı sağlamak için alıntılı ayrıntılı raporlar oluşturmasını sağlar.
HelpMe Jev, yapılandırılmış analiz için Jev'i ve dil görevleri için LLM'leri entegre eden, kendi kendine barındırılan bir karar verme çalışma alanıdır. Karmaşık sosyal veya iş durumlarını olasılık tabanlı içgörüler ve taslak oluşturma desteğiyle değerlendirmeye yardımcı olurken, nihai karar yetkisini kullanıcıda tutar.
Bu Jupyter not defteri koleksiyonu, Jev ile tiplendirilmiş yapay zeka kararları oluşturmak için bir müfredat sunar. Geliştiricilere, sınıflandırma ve puanlama gibi görevler için girdi ve çıktıları nasıl yapılandıracaklarını öğretirken, deterministik Python mantığını model tabanlı yargılarla birleştirmeyi vurgular.

Sound notifications for any AI agent — hooks for Claude Code, Cursor, Codex & more, plus an MCP server so the agent can choose its own sounds.
Destekçiyi keşfetClinicalJev, genel amaçlı klinik metin sınıflandırması için tasarlanmış açık kaynaklı bir model ailesidir. Çıkarım sırasında görevlerin ve etiketlerin tanımlanmasına olanak tanıyarak, hassas tıbbi verilerin görev bazlı ince ayar gerektirmeden yerel olarak işlenmesini sağlar.
reflex-cu, yapay zeka aracıların macOS ve Windows üzerinde bilgisayar kullanım görevlerini gerçekleştirmesini sağlayan bir MCP sunucusudur. Ekran görüntüleri yerine UI erişilebilirlik ağaçlarını okuyarak verimliliği artırır ve hızlı kararlar için Jev'i kullanır.
jev-mail, Gmail gelen kutularını sınıflandırmak, etiketlemek ve temizlemek için Jev AI modelini kullanan bir tarayıcı uzantısıdır. Kendi API anahtarınızla tarayıcınızda yerel olarak çalışır ve gizlilik odaklı e-posta yönetimi ve sıralama araçları sunar.
jev-max, shadow DOM ve iframe'leri aşarak Jev tabanlı otomasyonu geliştiren bir tarayıcı aracı kütüphanesidir. Canvas yedeği, tıklama doğrulama ve çoklu sekme desteği gibi özellikler sunarak karmaşık web sayfalarıyla MCP arayüzü üzerinden etkileşim kurulmasını sağlar.
CloakBrowser-Agent, TypeSafe Jev'in karar verme yeteneklerini entegre eden gizli bir tarayıcı otomasyon aracıdır. MCP sunucusu, CLI veya Python kütüphanesi olarak çalışarak, serbest kod üretmek yerine kalibre edilmiş olasılıklara dayalı işlemler seçerek insan benzeri tarayıcı navigasyonu sağlar.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Destekçiyi keşfetLaser, Omarchy ve Hyprland için geliştirilmiş bir yapay zeka odaklanma aracıdır. TypeSafe Jev kullanarak aktif pencereleri görevinizle karşılaştırır, kademeli uyarılar sunar ve yerel veri işleme ile gizliliğinizi ön planda tutar.
Bu MCP sunucusu, TypeSafe AI'ın Jev karar modelini yapay zeka aracılarına entegre eder. Kesinlik puanları ve act/review/abstain kararları dahil olmak üzere yapılandırılmış, deterministik yanıtlar sunarak aracıların durumları veya dosyaları metin üretmeden tip güvenli bir şekilde değerlendirmesini sağlar.
Bu Elixir kütüphanesi, TypeSafe Jev, Cloudflare Clef ve OpenRouter desteği ile System One karar modelleri için bir istemci sağlar. Karar yönlendirme için tam olasılık dağılımlarına sahip tipli yanıtlar almayı mümkün kılar ve yerleşik telemetri ile test stub'ları içerir.
Bu paket, alt aracı gönderimlerini kontrol etmek için pi kodlama aracına bir JEV System One karar modeli entegre eder. Uyumluluk kuralları, doğrudan model sorgulama ve isteğe bağlı çalışma zamanı izleme özellikleri sunarak aracı davranışını ve görev yürütmeyi yönetmeye yardımcı olur.
Bu yerel MCP köprüsü, Codex'in taslak oluşturma görevlerini Gemini'ye devretmesine ve TypeSafe Jev ile otomatik kalite kontrolleri yapmasına olanak tanır. Antigravity CLI aracılığıyla Google AI Pro kotalarından yararlanarak kod önerilerini ve analizlerini yönetir.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Destekçiyi keşfetoptim-jev, bağlam sıkıştırma, model yönlendirme ve seçici yetenek yükleme yoluyla Claude Code token kullanımını optimize eden bir eklentidir. Mevcut geliştirici iş akışlarını bozmadan oturum yükünü azaltmayı hedefler.
Bu WordPress eklentisi, yorumları spam, istismar ve alaka düzeyi açısından eşzamansız olarak denetlemek için Jev modelini kullanır. Gönderim hızını korumak için yorumları arka planda işler ve onaylama, bekletme veya spam olarak işaretleme kararlarını yapılandırılabilir eşik değerleri kullanarak verir.
Jevvy, kodlama aracıları için kabuk izni onaylarını otomatikleştirmek amacıyla TypeSafe System One modellerini kullanan bir eklenti koleksiyonudur. Komutları risk eşiklerine göre değerlendirir ve belirsizlik durumunda karar vermekten kaçınarak aracının güvenliğini korur.
nocap, RAG işlem hatları için oluşturma öncesinde alınan bağlamı değerlendiren bir System One kanıt geçididir. Sorguları yanıtlama, daha fazla arama, çekimser kalma veya çelişki incelemesi için yönlendirerek, LLM'lerin yalnızca sağlanan kanıtlara dayalı yanıtlar üretmesini sağlayıp halüsinasyonları önlemeye yardımcı olur.
jevr, JEV ve TypeSafe System One modelleri için bir R istemcisidir. Kullanıcıların yapılandırılmış durumları ve soruları modellere göndermesini sağlar ve sohbet yerine doğrudan karar verme süreçlerinde kullanılabilecek programatik yanıtlar döndürür.

Menta es el software de gestión clínica impulsado por IA. Una plataforma todo en uno para la gestión administrativa y clínica de profesionales y clínicas
Destekçiyi keşfetBu depo, tiplendirilmiş olasılıksal kararlar için tasarlanmış bir Sistem Bir modeli olan Jev hakkındaki akademik ön baskıların ve teknik raporların derlenmiş bir koleksiyonunu sunar. Araştırmaları temel kaynaklar, kıyaslamalar ve uygulamalar olarak düzenleyerek, karar odaklı yapay zeka literatürünü takip etmeye yardımcı olur.
Jevector, kriterleri sayısal vektörlere kodlamak için Clef veya Jev kullanan bir profil eşleştirme sistemini göstermektedir. HNSW ile arama yaparak adayları tercih kapsamına göre sıralayan sistem, sentetik testlerde BM25 ve BGE-small'dan daha yüksek puanlar almıştır.
Bu proje, TypeSafe Jev politika kararları için yapılandırılmış kanıtlar oluşturmak amacıyla LoRA ile Qwen3-VL kullanan çok modlu bir moderasyon hattını göstermektedir. Kadın düşmanı içerikleri tanımlamak için tekrarlanabilir temeller ve değerlendirme protokolleri sunarak, geri çağırma ve manuel inceleme maliyetleri arasındaki dengelere odaklanmaktadır.
Bu depo, potansiyel müşteri triyajı, anlaşma riski değerlendirmesi ve hesap yönetimi dahil olmak üzere Jev kullanan pratik GTM iş akışı örnekleri sunar. Otomatik iş operasyonları için TypeSafe AI süreçlerinin Claude ile nasıl entegre edileceğini gösterir.
Bu deneysel oyun alanı, aritmetik, sohbet ve çizim görevlerini adım adım gerçekleştirmek için Jev modelini kullanır. Kullanıcılar, olasılıksal çıktıları ve olay raporlarını inceleyebilir; odak noktası görev tamamlama değil, modelin davranışını gözlemlemektir.
NucleiSniper, hedefleri profillemek ve Nuclei şablonlarını alaka düzeyine göre sıralamak için TypeSafe Jev AI kullanan bir araçtır. En alakalı kontrolleri önceliklendirerek kritik güvenlik bulgularının daha hızlı ortaya çıkarılmasını amaçlar.
ComfyUI-Jev, Jev metin yorumlama ve yargılama yeteneklerini doğrudan ComfyUI iş akışlarına entegre etmek için özel düğümler sağlar. Kullanıcıların doğal dil talimatlarını kullanarak metin puanlama, aday seçimi ve koşullu mantık gibi görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır.
JEV Safety Gateway, Nginx ile LLM arka uçları arasında yer alan şeffaf bir ters vekildir. Kullanıcı girdilerini ayıklayarak JEV modeli ile güvenlik denetiminden geçirir, zararlı içerikleri engeller ve güvenli isteklerin iletilmesini sağlar.
Jevspresso, bir espresso bar simülasyonunu yönetmek için Jev'in XState ile entegrasyonunu gösterir. Modeli yalnızca geçerli durum makinesi geçişlerini seçecek şekilde kısıtlayarak, yapay zeka aracısının rastgele araç çağrıları oluşturmak yerine tanımlanmış fiziksel kısıtlamalar dahilinde çalışmasını sağlar.
ComfyUI-SystemOne, doğal dil yargılarına dayalı iş akışlarını dallandırmak için özel düğümler sağlar. Yerel Laya modellerini veya barındırılan Jev ve Clef API'lerini destekleyerek görüntü oluşturma görevlerini otomatik olarak yönlendirmeye, puanlamaya veya filtrelemeye olanak tanır.
Lemonpod gives founders one morning brief that combines GitHub, calendar, tasks, inbox, and other work signals into a text summary and audio update. Start the day knowing what needs attention without checking multiple apps.
Destekçiyi keşfetBu Nextflow eklentisi, TypeSafe System One yargılarını biyoinformatik boru hatlarına entegre eder. Geliştiricilerin boru hattı değerleri olarak tiplendirilmiş sorular tanımlamasına olanak tanıyarak, üretilen metin yerine olasılık dağılımlarına dayalı dallanma mantığı oluşturulmasını sağlar.
JevSceneMiner, Jev kullanarak araç günlüklerinden sürüş manevralarını çıkarmaya yarayan bir araçtır. Hareket ve sensör verilerini yapılandırılmış, zaman damgalı sahnelere dönüştürerek kullanıcıların veri kümelerini düzenlemesine, sürüş performansını doğrulamasına ve senkronize bir inceleme arayüzü aracılığıyla manevra modellerini analiz etmesine olanak tanır.
JevLight, SUMO simülasyonlarında Jev karar modelini kullanan bir trafik sinyal kontrol çerçevesidir. Kavşak durumlarını ve faz kararlarını yapılandırılmış API isteklerine nasıl eşleyeceğinizi gösterir ve hem yerel hem de koordineli ağ düzeyi kontrol stratejilerini destekler.
Hunch, Jev karar modeli için tarayıcı tabanlı bir oyun alanıdır. Kullanıcıların görsel olarak tiplendirilmiş sorgular oluşturmasına, bunları OpenRouter API üzerinden çalıştırmasına ve herhangi bir arka uç sunucusuna ihtiyaç duymadan olasılıkları, gecikme sürelerini ve maliyet metriklerini incelemesine olanak tanır.
Bu araç, öğe seçimini yönetmek için TypeSafe'in Jev modelini tarayıcı otomasyon iş akışlarına entegre eder. Mevcut MCP tarayıcı sunucuları için bir sarmalayıcı görevi görerek, otomatik web etkileşimlerinde görev tamamlama oranını ve maliyet verimliliğini artırmayı hedefler.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Destekçiyi keşfetjevify, kod içindeki yapılandırılmış karar modellerini denetleyerek JEV'ye geçiş için uygun AI çağrı noktalarını belirler. Mevcut LLM uygulamalarına kıyasla performans ve doğruluğu doğrulamak için gölge modunda bir geçiş iş akışı sunar.
jev-lint, Markdown bilgi tabanlarını çelişkiler, eski iddialar ve bozuk bağlantılar için tarayan bir komut satırı aracıdır. İçerik üzerinde anlamsal analiz yapmak için TypeSafe Jev kullanır ve kullanıcıların dokümantasyon sorunlarını belirleyip çözmelerine yardımcı olmak için bağımsız bir HTML raporu oluşturur.
Bu Claude becerisi, TypeSafe'in Jev modelinin belirli geliştirme görevleri için uygun olup olmadığını belirlemek için bir tasarım kontrolü sağlar. Geliştiricilerin Jev'in tipleştirilmiş yargılama yetenekleri için potansiyel kullanım durumlarını belirlemelerine yardımcı olacak mimari desenler ve fizibilite değerlendirmeleri sunar.
Bu OpenCode eklentisi, yapay zeka modellerinin muhakeme çabasını dinamik olarak ayarlamak için Jev'i kullanır. Tüm görevler için sabit ayarlar kullanmak yerine, her istek için uygun çaba seviyelerini seçerek token kullanımını ve gecikmeyi optimize etmeyi amaçlar.
Vibefilter, doğal dil kullanarak tablo verilerinin anlamsal olarak filtrelenmesini sağlayan bir Filament eklentisidir. TypeSafe Jev modelini kullanarak satırları kullanıcı ifadelerine göre puanlar ve eğitim verisi veya anahtar kelime listeleri gerektirmeden sıfır örnekli sınıflandırma yapılmasına olanak tanır.

Friend recommendations, not stranger reviews. Save spots, build your food passport, and search friends food maps when you travel. Free on iOS.
Destekçiyi keşfetBu depo, System One karar modellerinin küratörlüğünü yapan ve otomatik olarak güncellenen bir liste sunar. Tescilli Jev arayüzlerine çeşitli açık kaynaklı alternatifleri belgeleyerek mimarilerini, lisanslarını ve tip tanımlı girdiler için standart API desenleriyle uyumluluklarını detaylandırır.
Bu depo, Jev ve benzeri türden karar modelleri üzerine bir kanıt araştırması sunar. Kalibrasyon, hata modları ve sistem entegrasyonu üzerine yapılan araştırmaları sentezleyerek, bildirilen performans metriklerini orijinal akademik kaynaklarına kadar takip eder.
Bu araç, TypeSafe AI anlamsal kanıtlarını Agent-Workflow'a entegre etmek için bağımsız bir adaptör sağlar. Ana sistemin politika, yürütme ve yaşam döngüsü yönetimi üzerindeki tam kontrolünü korurken, sınırlı karar verme ve beceri değerlendirmesine olanak tanır.
typesafe-eval, TypeSafe System One API kullanarak otomatik belge değerlendirmesi sağlayan bir CLI aracı ve CI geçididir. Regresyon tespiti, kontrol listesi doğrulama ve kimlik bilgisi maskeleme özellikleri ile geliştirme süreçlerinde belge kalitesini ve güvenliğini korumaya yardımcı olur.
Codex-Jev, Codex tarafından işlenmeden önce araç çıktılarındaki tekrarlayan satırları filtreleyen bir VS Code eklentisidir. İlgili kanıtları vurgulayarak ve orijinal kayıtlara bağlantılar sağlayarak okunabilirliği artırmayı amaçlar.

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Destekçiyi keşfetVellum, Markdown içeriğini bir LLM yerine sınıflandırıcı kullanarak Sanity belgelerine eşleyen deneysel bir araçtır. Sağlanan şema tanımlayıcılarına göre metin bloklarını belirli alanlara ataması için bir sınıflandırıcıdan yararlanarak verilerin nasıl yapılandırılacağını gösterir.
Decidealot, Laya, Von ve CLM gibi yerel modelleri veya barındırılan Jev hizmetlerini çalıştırmak için birleşik bir HTTP ve MCP arayüzü sağlar. Tipik sınıflandırma ve puanlamaya olanak tanıyarak, uygulamaların olasılık ve güven metriklerine dayalı programatik kararlar almasını destekler.
TypeWright, Jev kararları için bildirimsel bir derleyici ve çalışma zamanıdır. Kullanıcıların durum ve karar sözleşmeleri tanımlamasına, bunları etiketli veriler kullanarak sağlama toplamlı JSON programlarına derlemesine ve bu programları çalışma zamanında DSPy gibi dış bağımlılıklar olmadan çalıştırmasına olanak tanır.
mappity, coğrafi konumlarla ilgili doğal dildeki sorguları yanıtlamak için TypeSafe Jev ve Cactus Needle kullanan bir araçtır. OpenStreetMap ve Mapillary verilerini işleyerek, kullanıcı isteklerine göre yerlere olasılık puanları atar.
Bu kaynak, Windows için JEV-27B modelinin yerel GGUF uygulamasını sağlar. Ollama ile entegrasyonu gösterir ve yerel yapay zeka işleme görevleri için Qwen3.8 tabanlı bir yapı ile isteğe bağlı görsel dil yetenekleri içerir.

Dotient is a local-first semantic file search tool that indexes your personal archive. No cloud, no uploads. Starts at $10 one-time.
Destekçiyi keşfetBu araç, GitHub çekme istekleri üzerinde yazılı ve paralel kararlar sağlamak için TypeSafe System One kullanımını göstermektedir. Yavaş LLM zincirlerini kod tabanlı politikalar ve model tabanlı yargılarla değiştirerek kod inceleme sinyallerini verimli bir şekilde otomatize eder.
Bu kaynak, hızlı ve tür güvenli karar verme için tasarlanmış bir System One modeli olan Jev'i gösteren etkileşimli simülasyonlar sunar. Paralel örnekleme ve kalibre edilmiş güvenin, mevcut yapay zeka sistemlerindeki yönlendirme, triyaj ve doğrulama görevleri için mimariyi nasıl iyileştirebileceğini göstermektedir.
Bu depo, TypeSafe'in Jev modeli için güven kalibrasyonu, halüsinasyon tespiti ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) performansını değerlendirmek üzere tasarlanmış bir test aracı sunar. Doğruluk, maliyet ve gecikme süresini karşılaştırmak için çeşitli betikler içerir.
Jevline, doğrulanmış tek bir kötü amaçlı süreçten yola çıkarak güvenlik olaylarını yeniden yapılandırır. Jev modelini kullanarak çeşitli günlük formatlarındaki ilgili etkinlikleri otomatik olarak birbirine bağlar ve ayrıntılı bir zaman çizelgesi, yürütme zinciri ve kanıt tablosu oluşturur.
Bu araç, cüzdanlar ve aracılar için imzalı ödeme öncesi risk değerlendirmeleri sağlar. Karşı tarafları OFAC listeleri, kimlik avı beslemeleri, işlem simülasyonu ve özel izleme yöntemleriyle değerlendirerek kötü niyetli sözleşme kalıplarını ve adres zehirlenmesini tespit eder.
Vision-Jev, dinamik aday kümeleri üzerinde yargıda bulunmak ve hareket etmek için görme yeteneğine sahip modeller sunan bir açık kaynak projesidir. Seçim, kanıt yeterliliği ve kalite puanlaması için yapılandırılmış çıktı başlıkları kullanarak, denetlenebilir ve kalibre edilebilir karar vermeye odaklanır.
Bu Nushell eklentisi, TypeSafe Jev'in yapılandırılmış karar verme yeteneklerini doğrudan kabuk ortamına entegre eder. Kullanıcılar, yerel Nushell boru hatlarını ve komutlarını kullanarak sorular tanımlayabilir, veri akışlarını açıklayabilir ve model tabanlı içgörüler elde edebilirler.
SOLO Decision, LLM tabanlı karar modelleri için önek önbellekleme verimliliğini en üst düzeye çıkarmak amacıyla ilişkisel veri düzenlerini optimize eder. Satırları ve alanları yeniden düzenleyerek paylaşılan önekleri ortaya çıkarır ve JEV-9B modeliyle sentetik iş yüklerinde verim artışı sağlar.
Bu proje, Laya otoregresif olmayan karar modelinin WebGPU veya WebAssembly kullanarak doğrudan web tarayıcısında çalıştırılmasını sağlar. ONNX Runtime Web'den yararlanarak sunucu veya API anahtarı olmadan yerel olarak durum tabanlı karar görevlerinin nasıl gerçekleştirileceğini gösterir.
Bu MCP sunucusu, yapay zeka ajanlarının yapılandırılmış karar verme süreçleri için Jev API ile etkileşime girmesini sağlar. Düz metin yerine güven puanlarına sahip türden değerler döndürerek sınıflandırma, yönlendirme ve doğrulama görevlerini kolaylaştırır.

One system for commercial operations. AI automation for order processing, quote-to-cash, and the work behind the work, built around your rules and approvals.
Destekçiyi keşfetjeffort, TypeSafe Jev kullanarak istem çaba seviyelerini dinamik olarak yönlendiren bir Claude Code eklentisidir. Her tur için çaba seviyesini ayarlar ve API istekleri sırasında hassas bilgileri korumak için veri maskeleme özellikleri içerir.
Bu araç, OpenRouter üzerinden Jev kullanan bir Claude Code eklentisi ve kütüphanesi sunar. Gereksiz araç çağrılarını ve sonuçlarını temizlerken metni olduğu gibi korur ve zorunlu sağlayıcı yapılandırmalarıyla sıfır veri tutma politikasını uygular.
jev-lint, kodlama ajanları için gerçek zamanlı geri bildirim sağlayan bir fuzzy linter aracıdır. Ajanların kural ihlallerini düzenlemeden hemen sonra tespit edip düzeltmelerine yardımcı olarak, kod incelemesi sonrası düzeltme maliyetlerini azaltır.
Bu proje, TypeSafe'in Jev modelini Claude Code için bir beceri yönlendiricisi olarak kullanmaya yönelik bir referans uygulaması sunar. Beceri önerilerinin nasıl kaydedileceğini ve değerlendirileceğini gösterir, ancak yazar bu özel entegrasyonun sınırlı bir fayda sağladığını belirtmiştir.
jev-blindspot, Claude Code ve Codex CLI için isteklerinizdeki potansiyel bilgi boşluklarını belirleyen bir istem inceleme aracıdır. Bir sınıflandırıcı kullanarak analizin gerekli olup olmadığına karar verir ve oturumunuzu kesintiye uğratmadan yerel bir web arayüzünde geri bildirim sağlar.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Destekçiyi keşfetjev-gateway, Jev karar modelini Codex ve Claude Code gibi kodlama aracılarına entegre eden yerel bir vekildir. Araç seçimlerini optimize ederken, diğer istekleri orijinal LLM sağlayıcısına değiştirmeden ileterek mevcut iş akışlarını korur.
jev4pg, JEV anlamsal zekasını PostgreSQL'e entegre ederek doğal dil sorguları ve anlamsal filtreleme için araçlar sağlar. Açıklanabilir yerleştirmeler ve paralel yürütme özellikleri ile kullanıcıların mevcut veritabanı kayıtlarını birleşik bir çalışma alanı veya yerel SQL uzantıları aracılığıyla analiz etmelerine yardımcı olur.