JEVTinh hoa Jev: dự án thực tế, hướng dẫn hữu ích và ý tưởng từ khắp internet.
THE OFFICIAL SIGNAL 4 HIGHLIGHTS
Diogo Almeida@CompleteSkepticLAUNCH POSTDiogo Almeida giới thiệu Jev, một mô hình ra quyết định có cấu trúc từ TypeSafe. Tài nguyên này cung cấp cái nhìn tổng quan về cách tiếp cận cốt lõi của mô hình, các ví dụ thực tế và số liệu hiệu năng do tác giả báo cáo.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe chính thức ra mắt phòng thí nghiệm nghiên cứu và giới thiệu Jev tới cộng đồng nhà phát triển. Thông báo này bao gồm một bộ phim ra mắt của Diogo Almeida và cung cấp bối cảnh cơ bản về sứ mệnh cũng như định hướng tương lai của dự án.
TypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe đã xóa danh sách chờ cho Jev, cho phép truy cập công khai vào nền tảng. Các nhà phát triển có thể sử dụng bảng điều khiển chính thức để tích hợp và kiểm tra các khả năng ra quyết định có kiểu trong ứng dụng phần mềm của riêng họ.
JEVLAB ARTTypeSafe AI@typesafeaiOFFICIALTypeSafe nhấn mạnh cách tiếp cận đầu ra có kiểu của Jev: các ứng dụng cung cấp trạng thái và câu hỏi, sau đó thực hiện hành động dựa trên xác suất, lựa chọn hoặc điểm số. Thông báo liên quan cũng đề cập đến tích hợp API Venice.
JEVLAB ARTStart with the Launch Post. Explore four official signals.
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Bản trình diễn này cho thấy Jev chơi Flappy Apex một cách độc lập. Người tạo tuyên bố rằng tác nhân đạt được điểm số cao một cách tự động bằng cách sử dụng các khung Appduct và Fable để điều hướng môi trường trò chơi mà không cần nhập liệu thủ công.
JEVLAB ART
EnglishThis is a LLM Gateway that mimics typesafe ai structured output. Like an imposter Jev.
JEVLAB ARTEnglishjselect là một công cụ để chọn bằng chứng liên kết với nguồn trong giới hạn ngân sách token. Nó trình bày cách sử dụng các đánh giá mức độ liên quan của Jev Noul và lựa chọn dựa trên sự đa dạng cục bộ để lọc thông tin cho AI.
JEVLAB ARTEnglishHand the browser work off: an MCP server where a decision model drives the page for your agent, so a flow costs one tool call instead of a turn per click. Ref-based element tables, code-checked assertions, zero-model macro replay. Speaks CDP to your Chrome.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một mẫu để triển khai các quy trình ra quyết định dựa trên chính sách bằng cách sử dụng Jev. Nó minh họa các mẫu định tuyến tin cậy, cơ chế dự phòng và tích hợp RAG trong các ứng dụng TypeScript để cải thiện độ tin cậy.
JEVLAB ARTEnglish
Everton CarneiroCông cụ này hỗ trợ các nhà phát triển tối ưu hóa khả năng hiển thị trên App Store bằng cách phân tích chiến lược từ khóa của đối thủ cạnh tranh. Nó sử dụng Jev để lọc và xác định các thuật ngữ tìm kiếm phù hợp, giúp cải thiện siêu dữ liệu.
EnglishCông cụ này tự động hóa việc gắn nhãn pull request trên GitHub bằng cách sử dụng các quyết định có kiểu của Jev. Nó phân loại các thay đổi dựa trên phạm vi khái niệm thay vì số dòng mã, cung cấp ngữ cảnh hữu ích hơn cho việc đánh giá mã.
JEVLAB ARTEnglishNền tảng cộng đồng này cung cấp hơn 110 trường hợp sử dụng, trò chơi và thử thách logic cho AI. Giao diện thân thiện với thiết bị di động cho phép người dùng chỉnh sửa câu lệnh và thực hiện so sánh A/B để đánh giá kết quả của các mô hình khác nhau.
JEVLAB ARTEnglishTurn any open model into a classifier/jev endpoint.
JEVLAB ARTEnglishVibecheck khám phá các phương pháp quản lý sự hài hước và tông giọng trong các tương tác trên nền tảng xã hội. Dự án này chứng minh cách các hệ thống tự động có thể được áp dụng vào việc kiểm duyệt cộng đồng và quản lý nội dung.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu tham khảo chính thức này giải thích về Choice primitive trong khuôn khổ TypeSafe AI. Nó phác thảo việc triển khai cấu trúc và các mẫu sử dụng được khuyến nghị cho các nhà phát triển tích hợp logic ra quyết định vào ứng dụng AI.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu chính thức này từ TypeSafe AI cung cấp cái nhìn tổng quan cơ bản về các khái niệm học máy. Nó đóng vai trò là hướng dẫn nhập môn giúp người mới bắt đầu hiểu các nguyên tắc cốt lõi và thuật ngữ trong hệ sinh thái TypeSafe.
JEVLAB ARTEnglishNguyên mẫu Python này trình diễn một tác nhân chơi game NES Super Mario Bros. bằng cách diễn giải dữ liệu RAM có cấu trúc. Nó sử dụng Jev để xử lý thông tin trạng thái trò chơi và quyết định các hành động di chuyển và nhảy phù hợp cho nhân vật.
JEVLAB ARTEnglishJev-Trades là một bot giao dịch sử dụng mô hình hệ thống một Jev từ TypeSafe AI. Dự án này minh họa cách tích hợp logic mô hình Jev ở giai đoạn đầu vào các quy trình giao dịch thị trường tự động.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe Jev demonstration for new analyzation — experimenting with Jev for fast analysis of news and tickers.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày một cách triển khai tự động hóa trên MacOS được điều khiển bởi Jev. Nó đóng vai trò là một thiết lập thử nghiệm để sử dụng TypeSafe System One làm công cụ ra quyết định nhằm điều hướng và tương tác với môi trường máy tính để bàn.
JEVLAB ARTEnglish
x.comA community experiment using Jev as a plugin in Claude to reduce unnecessary tool calls, cutting token count from 1M to 86K.
JEVLAB ARTEnglishThử nghiệm này khám phá việc tích hợp Jev vào các giao diện tìm kiếm để cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua nhận dạng ý định. Người tạo minh họa cách logic dựa trên ý định có thể tinh chỉnh kết quả tìm kiếm trong nền tảng Replicas.
JEVLAB ARTEnglishDự án sáng tạo này sử dụng Jev và các công cụ tự động hóa trình duyệt để tạo ra nghệ thuật kỹ thuật số. Nó minh họa quy trình làm việc để tạo ra một bức tranh về cầu Cổng Vàng thông qua các quy trình phần mềm tích hợp.
JEVLAB ARTEnglishDự án này tích hợp Jev vào khung DeepSeek Harness. Nó minh họa cách các nhà phát triển có thể sử dụng Jev cho các tác vụ đánh giá tự động trong các quy trình đánh giá hiện có để hợp lý hóa quy trình đánh giá mô hình.
JEVLAB ARTEnglishHướng dẫn video này khám phá các khả năng cốt lõi của Jev, minh họa cách nó xử lý tự động hóa trình duyệt, phân loại dữ liệu và các tác vụ đánh giá mã mà không cần dựa vào các mô hình ngôn ngữ lớn.
EnglishCông cụ này tích hợp xếp hạng dựa trên Jev vào lịch sử shell zsh. Nó minh họa cách tận dụng TypeSafe AI để ưu tiên lịch sử lệnh dựa trên ngữ cảnh người dùng và cung cấp các gợi ý tự động theo phong cách Fish.
JEVLAB ARTEnglishRoboJEV là một dự án dành cho nhà phát triển minh họa hệ thống điều khiển Jev hai giai đoạn cho cánh tay robot trong môi trường mô phỏng MuJoCo. Dự án đóng vai trò là một triển khai thử nghiệm để kiểm tra logic điều khiển tập trung vào phần cứng.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này sử dụng Jev để đánh giá các ý tưởng khởi nghiệp. Người dùng gửi ý tưởng kinh doanh của họ và hệ thống cung cấp phản hồi, gợi ý xem nên loại bỏ, sửa đổi hay triển khai dự án dựa trên phân tích.
JEVLAB ARTEnglishagent-chaperone cung cấp một lớp bảo mật cho các tác nhân AI bằng cách sàng lọc các lệnh gọi công cụ và kết quả trước khi thực thi. Proxy MCP và bộ điều hợp hook này cho phép kiểm tra các tương tác trước khi chúng được xử lý.
JEVLAB ARTEnglishHướng dẫn này cung cấp cho các nhà phát triển cái nhìn tổng quan về kỹ thuật để triển khai mô hình Jev System One. Tài liệu nêu rõ các bước tích hợp thực tế và các mẫu sử dụng để tận dụng kiến trúc TypeSafe trong quy trình phát triển phần mềm.
JEVLAB ARTEnglish
Fayaz AhmedDự án này trình bày quy trình phân loại hình ảnh tích hợp OCR và Jev. Người tạo báo cáo đã xử lý 900 hình ảnh trong vòng 40 giây bằng cách sử dụng quy trình tự động này.
EnglishA community post details a Pac-Man game where every move is determined by Jev, offering strategic insights.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn cách triển khai trò chơi Snake được điều khiển bởi các đánh giá Jev song song. Nó giới thiệu một mô hình kiến trúc cụ thể sử dụng một lệnh gọi API cho mỗi tick trò chơi để quản lý logic hướng đi của con rắn.
JEVLAB ARTEnglish
AnushaMagic Jev Ball là một công cụ được thiết kế để hợp lý hóa quy trình làm việc của các yêu cầu kéo trên GitHub. Nó sử dụng Jev để phân tích trạng thái CI, kích thước khác biệt và các đánh giá nhằm tự động hóa các quyết định phê duyệt trong 200 mili giây.
EnglishCartShield sử dụng TypeSafe Jev để hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ quản lý gian lận thanh toán. Công cụ này cung cấp một phương pháp có cấu trúc để đánh giá rủi ro giao dịch và tự động hóa các quy trình xử lý trong môi trường thương mại điện tử.
JEVLAB ARTEnglishDasheng là một công cụ kết hợp nhận dạng giọng nói với Jev để phiên âm và đánh dấu nội dung nói theo từng từ trong thời gian thực. Dự án này minh họa phương pháp ghi lại và chú thích âm thanh trực tiếp khi đang nói.
JEVLAB ART
简体中文Draw on a tldraw canvas with your voice and a pointing finger. Jev (TypeSafe System One) decides action, target and place in ~350 ms per spoken word.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này triển khai hook dừng cho Claude Code để kiểm tra các tuyên bố của trợ lý AI dựa trên dữ liệu phiên làm việc. Nó sử dụng Jev làm bộ đánh giá để đảm bảo các tuyên bố khớp với thông tin đã đọc thực tế.
JEVLAB ARTEnglishThử nghiệm này trình diễn cách Jev chọn các nước đi hợp lệ trong một ván cờ vua. Người tạo so sánh hiệu suất của nó với các mô hình suy luận đã thiết lập để đánh giá khả năng ra quyết định trong trò chơi.
JEVLAB ARTEnglishProxy cục bộ này sử dụng TypeSafe Jev để định tuyến động các yêu cầu của tác nhân phụ đến các mô hình Claude và mức độ nỗ lực cụ thể. Nó được thiết kế để quản lý các tác vụ chuyên biệt một cách độc lập trong khi vẫn giữ nguyên trạng thái phiên trò chuyện chính của bạn.
JEVLAB ARTEnglish
Milind SDự án này trình diễn việc sử dụng Jev làm công cụ ra quyết định trung tâm để điều phối nhiều tác nhân bot tự động. Nó khám phá cách logic có cấu trúc có thể quản lý các quy trình làm việc đa tác nhân phức tạp để thực hiện nhiệm vụ.
EnglishDự án này giới thiệu một trò chơi Pong nơi Jev thi đấu với nhiều đối thủ LLM khác nhau. Nó chứng minh khả năng tương tác thời gian thực và tích hợp logic trò chơi trong hệ sinh thái Jev thông qua giao diện tương tác đơn giản.
JEVLAB ARTEnglishInstinct trình diễn một phương pháp dựa trên Jev để lựa chọn giao diện. Người dùng mô tả trường hợp sử dụng bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó hệ thống ánh xạ nó tới một thành phần UI có sẵn từ danh mục cố định mà không cần tạo mã.
JEVLAB ARTEnglishLLM2Jev cho phép điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ cục bộ thành các công cụ ra quyết định tương thích với Jev. Dự án này minh họa phương pháp tạo đầu ra có cấu trúc Choice, Score và Noul bằng cách sử dụng suy luận nhị phân chỉ dựa trên prefill.
JEVLAB ARTEnglishDự án này tích hợp Jev vào giao diện ứng dụng để cung cấp các tính năng tự động điền thông minh. Nó minh họa cách các đề xuất tự động có thể được triển khai để hợp lý hóa quy trình nhập dữ liệu của người dùng và cải thiện hiệu quả tương tác trong các biểu mẫu kỹ thuật số.
JEVLAB ARTEnglishA 2-minute song composed by Jev-thoven using first principles.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ dòng lệnh này sử dụng TypeSafe Jev để xác định thông tin nhận dạng cá nhân trong văn bản. Nó minh họa cách phát hiện sự hiện diện của dữ liệu, đánh giá mức độ nhạy cảm và trích xuất các phạm vi ký tự cho việc kiểm tra quyền riêng tư.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một khung đo kiểm cho phân tích thị trường sử dụng Jev. Nó minh họa cách các nhà phát triển có thể cấu trúc các đánh giá dựa trên dữ liệu trong hệ sinh thái Jev để thực hiện các tác vụ mô hình hóa tài chính.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ CLI Python này trình bày một phương pháp thử nghiệm để tìm kiếm dòng ngữ nghĩa bằng cách sử dụng TypeSafe Jev và OpenRouter. Nó cung cấp một giao diện nhẹ để truy vấn dữ liệu mà không cần các phụ thuộc thời gian chạy phức tạp.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp bộ sưu tập gồm 110 kịch bản và trò chơi tương tác được thiết kế để thử nghiệm. Nó cho phép các nhà phát triển kiểm tra và sửa đổi các câu lệnh trong một môi trường có cấu trúc để quan sát cách các đầu vào khác nhau ảnh hưởng đến đầu ra của AI.
JEVLAB ARTEnglishDự án của nhà phát triển này sử dụng Jev để phân tích và chấm điểm các bản ghi âm cuộc gọi bán hàng. Nó minh họa một ứng dụng thực tế cho việc đánh giá hiệu suất tự động trong các quy trình giao tiếp chuyên nghiệp.
JEVLAB ARTEnglishNền tảng mã nguồn mở này cung cấp một đấu trường Bring-Your-Own-Key để đánh giá Jev và các mô hình AI khác. Người dùng có thể so sánh chất lượng đầu ra, chi phí vận hành và độ trễ, đồng thời xác định các lỗi tiềm ẩn trong mô hình.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp công cụ tìm kiếm mã ngữ nghĩa và kiểm tra sự khác biệt cho các trợ lý lập trình AI như Antigravity, Cursor và Claude Code. Nó sử dụng TypeSafe System One để giúp các nhà phát triển xác minh thay đổi mã và cải thiện hiệu quả tìm kiếm.
JEVLAB ARTEnglishBản trình diễn này giới thiệu Jev thực hiện các tác vụ phân loại, đánh giá mức độ ưu tiên, phát hiện thư rác và dự đoán phản hồi. Người tạo báo cáo đã thử nghiệm các khả năng này trên 1.000 email để đánh giá hiệu suất của hệ thống trong việc quản lý quy trình hộp thư đến.
English
MovezAnalyzes 100,000 X posts in 20.4 seconds using 14 yes/no questions per post for viral potential assessment.
English
Farouq AldoriA tool that automatically locates and retrieves invoices from any website using Jev's capabilities.
EnglishCông cụ này cung cấp giao diện tự động hóa trình duyệt cục bộ. Nó sử dụng TypeSafe Jev để chọn các hành động trang giới hạn và chỉ sử dụng mô hình văn bản cho các giá trị trường.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một công cụ quản lý ngữ cảnh cho tác nhân Pi sử dụng công nghệ Jev. Nó minh họa cách quản lý và tổ chức luồng thông tin trong khuôn khổ hoạt động của tác nhân.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày một phương pháp tích hợp các kỹ năng của tác nhân Jev vào khung phân tích tĩnh Oxlint. Nó cung cấp một triển khai kỹ thuật để mở rộng khả năng kiểm tra mã thông qua các plugin tùy chỉnh được thiết kế để tận dụng logic dựa trên Jev.
JEVLAB ARTEnglishGrep by meaning, across languages. TypeSafe Jev scores every line against a meaning; combine meanings with AND/OR/NOT. 意味で探す grep。日本語で英語を、英語で日本語を検索できる.
JEVLAB ARTEnglishjevcal cung cấp một khung làm việc để hiệu chỉnh và thiết lập ngưỡng cho các mô hình quyết định TypeSafe Jev. Nó trình bày các phương pháp kiểm tra độ lệch của mô hình so với một giáo viên LLM, giúp loại bỏ việc phải đoán thủ công các ngưỡng tin cậy.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này giới thiệu một loại mô hình mới được cho là vượt trội hơn các LLM trong các lĩnh vực cụ thể. Nó đóng vai trò là tài liệu tham khảo kỹ thuật để đánh giá các phương pháp tiếp cận thay thế cho các khả năng hiện tại của mô hình ngôn ngữ lớn.
EnglishCông cụ này sử dụng mô hình Jev để lọc các tin nhắn văn bản đến nhằm phát hiện các hành vi lừa đảo tiềm ẩn. Nó minh họa một ứng dụng thực tế của công nghệ TypeSafe AI để tăng cường bảo mật liên lạc di động thông qua phân tích nội dung tự động.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày phương pháp truy vấn các LLM cục bộ trên Apple Silicon để nhận xác suất đã hiệu chỉnh thay vì văn bản. Mục tiêu là cung cấp đầu ra có cấu trúc trực tiếp, bỏ qua việc tạo văn bản và các bước phân tích cú pháp.
JEVLAB ARTEnglishBản demo này giới thiệu cách Jev chọn các liên kết ứng viên trên trang web để đạt được mục tiêu cụ thể. Nó minh họa quy trình ra quyết định của tác nhân khi tương tác với các liên kết trong môi trường trình duyệt.
JEVLAB ARTEnglishViệc triển khai tệp đơn này cung cấp khả năng kiểm duyệt đầu vào cho các tác nhân Mastra được tích hợp với TypeSafe Jev. Nó trình bày một cách tiếp cận hợp lý để lọc các tương tác của tác nhân nhằm đảm bảo luồng giao tiếp AI an toàn và được kiểm soát hơn.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIHướng dẫn tham khảo này từ TypeSafe AI trình bày các phương pháp chuẩn hóa để trích xuất dữ liệu thời gian từ văn bản phi cấu trúc. Nó cung cấp các mẫu thiết yếu để nhà phát triển triển khai phân tích ngày tháng đáng tin cậy trong các ứng dụng AI.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này sử dụng Jev để đánh giá các tệp markdown dựa trên các bộ quy tắc tùy chỉnh. Nó xác định các vi phạm về chất lượng nội dung và tạo điểm số, cho phép các tác nhân tự động thực hiện các sửa đổi cần thiết dựa trên phản hồi được cung cấp.
JEVLAB ARTEnglishA community reference exploring how Jev perceives toxic content, with limited detailed analysis.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một trình duyệt tác nhân dựa trên TypeScript cho ego lite. Nó minh họa cách tiếp cận các hành động được lập chỉ mục Jev và ra quyết định TypeSafe thông qua CLI bền bỉ, không cần Chrome hoặc Playwright.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp tường lửa thời gian thực cho các tác nhân lập trình AI. Nó sử dụng các quy tắc xác định và xác minh dựa trên Jev để chặn các lệnh gọi công cụ và quyết định cho phép, chặn hoặc yêu cầu phê duyệt thủ công cho các hành động.
JEVLAB ARTEnglishThử nghiệm cộng đồng này giới thiệu cách Jev tương tác với trò chơi nền tảng Geometry Dash. Nó chứng minh khả năng của mô hình trong việc xử lý đầu vào hình ảnh từ trò chơi và thực thi các lệnh điều khiển tương ứng trong môi trường thời gian thực.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày cách định tuyến công cụ ngữ nghĩa và ra quyết định Hệ thống Một có kiểu cho tác nhân lập trình Pi. Nó sử dụng TypeSafe Jev để cấu trúc quy trình làm việc của tác nhân và cải thiện độ tin cậy của các tác vụ lập trình tự động.
JEVLAB ARTEnglishA curated list of awesome Jev / TypeSafe System One applications, libraries, and resources.
JEVLAB ARTEnglish
TamirA dynamic form tool using Jev for conditional logic, built with Vercel JSON-render.
EnglishTài nguyên này mô tả cách Jev được tích hợp vào cơ sở hạ tầng của Cloudflare. Nó trình bày việc ứng dụng Jev cho các tác vụ ra quyết định tự động, tập trung cụ thể vào quy trình định tuyến hỗ trợ và quản lý rủi ro.
JEVLAB ARTEnglish
Gửi tài nguyên
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
Games & real time
36
Research & data
Tools & apps
Agents & browsers
Decisions & routing
Creative & growth
Start here
Markets & experiments
Devices & robotics