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.
Dự án này trình diễn việc thực hiện các mục tiêu bằng tiếng Anh theo phương pháp zero-shot trên cánh tay robot Franka mô phỏng. Nó sử dụng Jev để liên kết các nguyên hàm được lập trình sẵn nhằm thực hiện các tác vụ thao tác dựa trên hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên.
JEVLAB ART
EnglishDraw 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 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 ARTEnglishOn-device iPhone visual decision tool using MLX and Qwen3-VL direct option logits.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp bản demo công khai về việc tích hợp Jev và TypeSafe AI cho X. Nó đóng vai trò là một công cụ thử nghiệm để các nhà phát triển khám phá cách các khung này tương tác trong bối cảnh mạng xã hội.
JEVLAB ARTEnglish
Robert YangCông cụ này minh họa cách Jev áp dụng định dạng ngữ nghĩa cho dữ liệu bảng tính. Nó cung cấp các đề xuất cấu trúc tự động và phác thảo các lộ trình tích hợp tiềm năng với các nền tảng khác để cải thiện quy trình làm việc.
EnglishDự án này trình bày việc tích hợp TypeSafe Jev như một lớp ra quyết định cho tác nhân lập trình. Nó khám phá cách áp dụng suy luận có cấu trúc và yên tĩnh để tự động hóa các tác vụ phát triển phần mềm trong khung tác nhân pi.
JEVLAB ARTEnglishNeovim popup for jev-lens verdicts: do I need to look, which files, and strip the debris.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này trình bày cách truy cập Jev thông qua Vercel AI Gateway. Nó phác thảo quy trình tích hợp và thảo luận về các ứng dụng kinh doanh tiềm năng của nền tảng, cung cấp hướng dẫn thực tế cho người dùng muốn triển khai Jev vào quy trình làm việc của họ.
EnglishJevinci là một công cụ dành cho nhà phát triển giúp tạo ra các bức tranh kỹ thuật số bằng cách áp dụng các phép tính xác suất pixel của Jev. Dự án này minh họa cách các mô hình xác suất thuật toán có thể được sử dụng để tạo bố cục nghệ thuật thị giác trong khuôn khổ lập trình.
JEVLAB ARTEnglishA self-hosted skills library with optional Jev recommendations.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIHướng dẫn tham khảo TypeSafe này khám phá tính tự nhất quán của nouls trong các mô hình AI. Nó cung cấp tài liệu kỹ thuật về việc duy trì tính nhất quán logic và tính toàn vẹn cấu trúc khi xử lý các loại dữ liệu cụ thể này trong quy trình tự động.
JEVLAB ARTEnglishswitchloom là một hệ thống định tuyến mô hình tất định dành cho các tác nhân lập trình. Nó trình diễn một cơ chế chuyên biệt để quản lý việc lựa chọn mô hình, làm nổi bật các khả năng liên quan đến tích hợp Codex cho các tác vụ lập trình tự động.
JEVLAB ARTEnglish
NotteDự án này giới thiệu Jev, một tác nhân được thiết kế để tự động hóa các tác vụ trên trình duyệt. Nó minh họa cách hệ thống chọn và thực thi các hành động một cách linh hoạt trong không gian thao tác để tương tác với giao diện web.
EnglishCông cụ này cung cấp CLI và GitHub Action để đánh giá rủi ro khi thay đổi mã. Nó sử dụng các quy tắc xác định và TypeSafe Jev để đề xuất các kiểm tra và người đánh giá trước khi hợp nhất.
JEVLAB ARTEnglishUnofficial TypeSafe Jev showcase — System One decisions, not chat.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp danh sách các bài báo nghiên cứu và các bản tái tạo mã nguồn mở hỗ trợ các mô hình System One. Nó đóng vai trò là tài liệu tham khảo cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu khám phá tài liệu nền tảng và các triển khai thực tế trong hệ sinh thái Jev.
JEVLAB ARTEnglishVideo ngắn này cung cấp cái nhìn tổng quan súc tích về vòng lặp quyết định có kiểu của Jev. Nó minh họa các cơ chế cơ bản về cách hệ thống xử lý các quyết định thông qua khung kiến trúc cụ thể của nó.
JEVLAB ARTEnglishPHP & Laravel SDK for TypeSafe AI's JEV Model series.
JEVLAB ARTEnglishA community post compares Jev's performance to Astra in gaming scenarios, highlighting its unique approach.
JEVLAB ARTEnglish
x.comA 4-minute video explaining what Jev is and its limitations.
EspañolAsync LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ dòng lệnh này hỗ trợ học tập chủ động bằng cách tích hợp phản hồi của con người với GEPA. Nó minh họa quy trình làm việc để tinh chỉnh các định nghĩa quyết định Jev thông qua các quy trình gắn nhãn và căn chỉnh lặp đi lặp lại.
JEVLAB ARTEnglishDự án này minh họa việc tích hợp TypeSafe Jev với Mobile MCP để tạo điều kiện cho các vòng lặp điều khiển có cấu trúc trên thiết bị Android. Nó cung cấp một khung làm việc cho các nhà phát triển để triển khai các tương tác dựa trên tác nhân phản hồi trong môi trường di động.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một thư viện khách Ruby được thiết kế để tương tác với các mô hình quyết định, đặc biệt nhắm vào Typesafe Jev. Đây là một công cụ thiết thực cho các nhà phát triển muốn tích hợp logic ra quyết định có cấu trúc trực tiếp vào ứng dụng Ruby của họ.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này cung cấp một SDK Elixir không chính thức cho API TypeSafe AI. Nó minh họa cách các nhà phát triển có thể tích hợp các dịch vụ TypeSafe AI vào các ứng dụng Elixir bằng cách sử dụng thư viện khách chuyên dụng để giao tiếp có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglish
kenoTài nguyên này minh họa cách sử dụng Jev để phân tích các tài liệu quảng cáo của đối thủ cạnh tranh. Nó nêu bật quy trình xử lý dữ liệu quảng cáo để tạo ra các danh sách sáng tạo được chọn lọc cho việc phát triển chiến lược tiếp thị.
English
RanjanAskJev là một dự án cộng đồng cho phép duyệt web rảnh tay. Nó trình diễn quy trình làm việc trong đó Jev xử lý các thao tác trình duyệt trong khi Claude quản lý hội thoại, giúp người dùng điều khiển việc duyệt web bằng lệnh.
EnglishDự án này cung cấp một MCP trình duyệt dựa trên Jev cho các tác nhân LLM. Nó trình diễn một phương pháp tương tác trình duyệt không cần sử dụng token LLM để ra quyết định, với tuyên bố của tác giả về thời gian phản hồi khoảng 300ms.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp danh sách các dự án, SDK và tài nguyên Jev được tuyển chọn. Nó đóng vai trò là thư mục trung tâm cho các nhà phát triển khám phá mô hình System One của TypeSafe AI, tập trung vào việc ra quyết định có kiểu dữ liệu thông qua Choice, Score và Noul.
JEVLAB ARTEnglishDự án nghiên cứu này giới thiệu một ứng dụng từ điển Anh-Iceland. Nó chứng minh việc sử dụng Jev để xếp hạng lại kết quả tìm kiếm, nhằm cải thiện độ chính xác và mức độ liên quan của các mục từ điển được cung cấp cho người dùng.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một hệ thống tạo văn bản được xây dựng trên Jev. Nó sử dụng bộ phân loại trong một vòng lặp tự hồi quy để tạo đầu ra từng ký tự một, thể hiện cách tiếp cận chi tiết đối với mô hình hóa ngôn ngữ.
JEVLAB ARTEnglishFast, cheap judgment for AI coding agents: semantic search, focused reads and list picking in ~2s. CLI + MCP server on TypeSafe Jev. Benchmarked on SWE-bench.
JEVLAB ARTEnglishDự án thí điểm MuJoCo này đánh giá hiệu suất chọn và đặt của robot bằng cách so sánh Jev, Claude Haiku và các quy tắc phản ứng. Nó cung cấp một môi trường có thể tái lập để quan sát cách các phương pháp ra quyết định khác nhau xử lý các tác vụ thao tác cơ bản trong môi trường vật lý mô phỏng.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một công cụ tự động hoàn thành emoji được xây dựng bằng TypeSafe AI Jev. Nó trình diễn khả năng xử lý đầu vào theo thời gian thực trong ứng dụng TanStack Start được lưu trữ trên Whop, làm nổi bật việc tích hợp Jev cho các gợi ý văn bản phản hồi nhanh.
JEVLAB ARTEnglish
x.comHướng dẫn từ cộng đồng này khám phá các khả năng của Jev, bao gồm các bản demo thực tế về điều khiển trình duyệt và bộ nhớ AI. Nó cung cấp cái nhìn cơ bản về cách các tác nhân này tương tác với môi trường web và lưu giữ thông tin ngữ cảnh.
EnglishIndependent walkthrough separating TypeSafe's published claims from public evidence.
JEVLAB ARTEnglishCông 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 ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một bộ sưu tập cộng đồng gồm 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 so sánh kết quả giữa các mô hình khác nhau.
JEVLAB ARTEnglishDự án này đánh giá Jev như một công cụ giám sát và kiểm soát hành động để phát hiện hành vi phá hoại của tác nhân trong môi trường SHADE-Arena. Nó cung cấp phân tích so sánh với các mô hình Gemini 2.5 Flash và Pro về giám sát bảo mật.
JEVLAB ARTEnglishDự án này minh họa việc áp dụng các nguyên hàm đánh giá noul của TypeSafe Jev trên tập dữ liệu collusion.wiki. Nó khám phá việc phân loại quyền tác giả giữa con người và tác nhân bằng cách so sánh mô hình Qwen3.8-Flash-Next trong các cấu hình cục bộ và đối đầu.
JEVLAB ARTEnglish
AckermanBản demo này giới thiệu Jev phân tích 700 quảng cáo trực tiếp trong 40 giây. Người tạo khẳng định quy trình này mang lại thông tin chi tiết về tiếp thị nhanh chóng với chi phí thấp, minh họa tiềm năng đánh giá nội dung tự động tốc độ cao.
EnglishJev versus a hand-built regex on 544 public data-protection resolutions: 98.2% agreement for about five cents.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một bộ công cụ đánh giá có thể tái lập cho trình duyệt nghiên cứu Jev Ultrafast. Nó bao gồm trình chạy bộ thử nghiệm, các trường hợp kiểm thử được kiểm soát chất lượng và trình tạo báo cáo để hỗ trợ đánh giá hiệu suất của các tác nhân nghiên cứu.
JEVLAB ARTEnglishA small second eval for shadcn-ui/lint that uses TypeSafe's Jev to judge the linter's own output.
JEVLAB ARTEnglishGiao diện dòng lệnh này hỗ trợ tương tác với mô hình đánh giá Jev. Nó trình bày quy trình gửi các truy vấn có kiểu dữ liệu và nhận phản hồi dưới dạng JSON có cấu trúc, nhằm đơn giản hóa các quy trình đánh giá tự động cho các nhà phát triển.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một quy trình làm việc tự động nơi Jev chọn các công cụ dành cho nhà phát triển và Codex tạo mã dựa trên các lựa chọn đó. Nó đóng vai trò là một tích hợp thử nghiệm cho việc tự động hóa phát triển phần mềm theo tác vụ.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này hoạt động như một trình thông dịch logic sử dụng tiếng Anh đơn giản để giúp Jev thực hiện các tác vụ suy luận mà nó không thể tự xử lý. Nó minh họa một phương pháp mở rộng khả năng của mô hình thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
JEVLAB ARTEnglishA project comparing Jev's performance against chat models in analyzing Fed press conferences.
JEVLAB ARTEnglishA developer project offering a Chrome extension to blur low-value LinkedIn posts, collected for the creative shelf.
JEVLAB ARTEnglishBộ công cụ Python này cung cấp một khung làm việc mô-đun để tương tác với API quyết định Jev. Nó bao gồm các tính năng để xây dựng câu hỏi, triển khai các cổng tin cậy và quản lý kỹ năng của tác nhân thông qua giao diện CLI và máy chủ MCP.
JEVLAB ARTEnglishjev-align cung cấp một khung làm việc để xác minh sự căn chỉnh của các phản hồi LLM và kế hoạch của tác nhân. Tài nguyên này minh họa cách sử dụng Jev để hiệu chỉnh và xác thực đầu ra của mô hình dựa trên các ràng buộc an toàn hoặc vận hành đã xác định.
JEVLAB ARTEnglishsemdecide cung cấp một khung làm việc cho việc ra quyết định ngữ nghĩa có kiểu trong các đường ống Unix và môi trường CI. Công cụ này sử dụng TypeSafe AI Jev để tích hợp logic có cấu trúc vào quy trình làm việc tự động, nhằm tăng độ tin cậy.
JEVLAB ARTEnglishjev-shield là một tường lửa MCP ngữ nghĩa được hỗ trợ bởi Jev. Người tạo tuyên bố rằng công cụ này xác minh các lệnh gọi, kết quả và mô tả công cụ để bảo mật quy trình làm việc của tác nhân với hiệu suất cao và độ trễ thấp.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu tham khảo chính thức này trình bày chi tiết các nguyên hàm cấu trúc nâng cao cho TypeSafe AI. Nó cung cấp hướng dẫn kỹ thuật về cách tổ chức các kiến trúc dữ liệu phức tạp để đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy trong quy trình phát triển AI.
JEVLAB ARTEnglishDự án này mô phỏng một thị trấn nhỏ với 100 NPC AI. Nó minh họa một hệ thống nơi Jev chọn hành động cho các tác nhân trong khi môi trường tự viết nên câu chuyện.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một triển khai giao dịch trực tiếp cho nền tảng Hyperliquid sử dụng Jev. Nó minh họa cách tích hợp logic giao dịch tự động với API của sàn giao dịch để thực hiện các hoạt động thị trường trong thời gian thực.
JEVLAB ARTEnglishAsk a yes/no question of every function in a codebase. Ranked answers in seconds, for cents. Grep whose pattern is a question, powered by TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này trình diễn cách triển khai trò chơi Gomoku sử dụng Jev. Nó áp dụng phân tích chiến thuật cục bộ để giảm 225 nước đi xuống còn khoảng 40 ứng viên, sau đó hệ thống chọn ra nước đi tối ưu từ các tùy chọn phân cấp.
JEVLAB ARTEnglishjev-mode tối ưu hóa các tác vụ ra quyết định lặp đi lặp lại bằng cách sử dụng mô hình phán đoán có kiểu. Người tạo báo cáo việc giảm đáng kể mức sử dụng token và khối lượng công việc so với các tác nhân lập trình tiêu chuẩn, đồng thời khẳng định độ chính xác cao hơn.
JEVLAB ARTEnglishJanus trình diễn một hệ thống hiệu chuẩn và định tuyến dựa trên độ tin cậy cho các tác vụ ra quyết định. Dự án báo cáo độ chính xác 80,2% trên tập dữ liệu Banking77, với tác giả tuyên bố hiệu quả chi phí là 0,103 đô la cho mỗi 500 quyết định.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này xác định các thay đổi API gây lỗi bằng cách kết hợp kiểm tra xác định với phân tích ngữ nghĩa của TypeSafe JEV System One. Nó nhằm mục đích phát hiện các điểm không nhất quán ẩn trong tài liệu OpenAPI để cải thiện độ tin cậy của giao diện.
JEVLAB ARTEnglish
x.comTài nguyên này minh họa cách Jev cung cấp khung làm việc cho việc ra quyết định có cấu trúc trong các quy trình bảo mật. Nó nhấn mạnh tiềm năng tăng tốc độ vận hành khi áp dụng các quy trình hệ thống này vào các nhiệm vụ kỹ thuật bảo mật phức tạp.
JEVLAB ARTEnglishJev Gamecast là một ứng dụng dựa trên React dành cho người hâm mộ thể thao. Nó minh họa một kiến trúc ưu tiên phát lại, cho phép người dùng truy vấn dữ liệu thể thao trực tiếp bằng các câu hỏi kiểu Jev để có được thông tin chi tiết về trận đấu.
JEVLAB ARTEnglishzerosweep là một công cụ phân loại và đánh giá hệ thống một tự động được hỗ trợ bởi TypeSafe AI. Dự án này minh họa việc tích hợp các cổng an toàn nhận thức RLCD cho các quy trình ra quyết định tự động.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một SDK Swift được thiết kế để tích hợp với TypeSafe AI. Nó đóng vai trò là công cụ dành cho nhà phát triển nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp và xử lý dữ liệu trong hệ sinh thái TypeSafe cho các ứng dụng Swift.
JEVLAB ARTEnglishHead-to-head test at validating local event listings, with cost and latency.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một tác nhân tự động chơi Pokemon Red bằng PyBoy. Hệ thống xử lý logic và tính toán trò chơi trong khi tác nhân Jev chọn các nhánh, với kết quả trận chiến được đánh giá bằng điểm Brier dựa trên trạng thái RAM.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này đóng vai trò là một thư mục được tuyển chọn các dự án phần mềm sử dụng framework jev của TypeSafe. Nó cung cấp danh sách tập trung để giúp các nhà phát triển khám phá các triển khai thực tế và ứng dụng cộng đồng được xây dựng bằng công nghệ này.
JEVLAB ARTEnglishCLI and agent skill for TypeSafe System One (Jev): typed Choice, Score, and Noul judgments.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIHướng dẫn này từ TypeSafe AI trình bày cách thực hiện các tác vụ phân loại bằng cách tận dụng điểm số độ tin cậy. Tài liệu giải thích phương pháp đánh giá độ tin cậy của đầu ra mô hình để cải thiện độ chính xác trong các quy trình tự động.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AI System One (Jev) task plugin for QuantumNous/new-api — native /v1/systemone, synchronous evaluation, token billing.
JEVLAB ARTEnglish
Gửi tài nguyên
한국어
日本語
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
9
Start here
Agents & browsers
Tools & apps
Research & data
Decisions & routing
Creative & growth
Games & real time
Devices & robotics
Markets & experiments