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.
Tài nguyên này từ Leonardo Bissoli khám phá việc áp dụng Jev cho các quy trình ra quyết định có cấu trúc. Thông qua video và tài liệu tham khảo, tác giả minh họa cách Jev có thể được sử dụng để tổ chức và thực thi các quy trình logic phức tạp trong thực tế.
JEVLAB ART
PortuguêsKho lưu trữ này cung cấp một bộ sưu tập các công cụ dựa trên Jev cho các tác nhân Hermes. Nó trình bày các triển khai cho định tuyến mô hình, quản lý bộ nhớ, nén dữ liệu, lựa chọn kỹ năng và khả năng tương tác máy tính và trình duyệt tự động.
JEVLAB ART
EnglishNever confidently wrong: a TLA+-verified consensus kernel around TypeSafe's Jev, run through 1,680 chaos-tested pharmacy decisions with zero wrong verdicts. Film, code, and every captured call.
JEVLAB ARTEnglishA developer project integrating Home Assistant with Jev for processing user input without an LLM.
JEVLAB ARTEnglishDự 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 ARTEnglish
x.comA guide for installing Jev skills, highlighting its potential to replace traditional LLM usage.
JEVLAB ARTEnglishSemantic test matchers for Vitest and Jest, powered by TypeSafe's Jev model. Write expectations in plain English, get calibrated probabilities back.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu tham khảo chính thức này của TypeSafe phác thảo khung đánh giá độ tin cậy của mô hình. Nó giải thích cách các nhà phát triển có thể đo lường và diễn giải các chỉ số không chắc chắn để cải thiện độ tin cậy và an toàn của các quy trình ra quyết định dựa trên AI.
JEVLAB ARTEnglish
x.comTài liệu này phác thảo khung mười bước để tích hợp Jev vào quy trình phát triển tác nhân AI. Trọng tâm là các chiến lược kiến trúc nhằm cải thiện hiệu quả chi phí vận hành khi xây dựng và triển khai các hệ thống tác nhân tự động.
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 ARTEnglishVal Town demo where 16 typed judgments update live as you type.
JEVLAB ARTEnglishThử nghiệm này trình diễn một trận đấu Gomoku giữa hai thực thể Jev. Nó cung cấp mã nguồn và nhật ký thời gian để minh họa cách các tác nhân Jev tương tác và xử lý trạng thái trò chơi trong quá trình thi đấu.
JEVLAB ART
日本語Idiomatic Java SDK for TypeSafe AI Jev System One decision engine.
JEVLAB ARTEnglishTiện ích mở rộng Chrome này sử dụng Jev để phân tích tông giọng và cảm xúc của các bài đăng trên X. Người dùng có thể kiểm tra bản nháp trước khi đăng để đảm bảo thông điệp phù hợp với phong cách giao tiếp mong muốn.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một tác nhân tự trị được thiết kế để tương tác với phần cứng PlayStation 2. Nó sử dụng TypeSafe Jev System One để xử lý dữ liệu đo từ xa trực quan theo thời gian thực, cung cấp màn hình hiển thị để theo dõi hiệu suất của tác nhân trong khi chơi.
JEVLAB ARTEnglishDự án này đánh giá khả năng của Jev trong việc dự đoán kết quả thử nghiệm A/B cho tiêu đề. Tác giả báo cáo rằng Jev đã xác định đúng tiêu đề chiến thắng trong 64,5% trên tổng số hơn 10.000 thử nghiệm Upworthy, với độ chính xác cao hơn khi sự khác biệt rõ rệt.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một thư viện client Go không chính thức để tương tác với API System One của TypeSafe. Nó đóng vai trò là công cụ cơ bản cho các nhà phát triển muốn tích hợp mô hình Jev vào các ứng dụng dựa trên Go của họ.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này tích hợp Chrome DevTools với MCP để cho phép điều hướng trình duyệt tự động. Nó minh họa một quy trình làm việc trong đó một tác nhân xác định vị trí mục tiêu và thực thi lệnh DevTools cụ thể để thực hiện các tác vụ.
JEVLAB ARTEnglishThrow in a pile of company files and get them classified and organized by department, type, sensitivity, date, counterparty and PII, with an index for AI agents. Powered by TypeSafe's Jev on OpenRouter (17¢ per 1,000 files). Zero-dependency Node CLI + Claude skill + Codex agent.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này tích hợp TypeSafe AI Jev để cung cấp các kiểm tra ngữ nghĩa tự động cho quy trình làm việc Git. Nó trình bày một phương pháp thực thi các cổng xác thực trước khi commit và push trong vòng chưa đầy một giây để duy trì chất lượng mã.
JEVLAB ARTEnglishDự án này minh họa việc áp dụng mô hình Typesafe AI Jev để tự động hóa trò chơi khủng long trên Chrome. Đây là một thử nghiệm thực tế về việc tích hợp các tác nhân AI vào môi trường trò chơi trên trình duyệt.
JEVLAB ARTEnglishDự án này so sánh Jev với Gemini 3.8 Flash thông qua việc gắn nhãn 1.000 đánh giá ứng dụng. Tác giả khẳng định rằng việc triển khai Jev đạt tốc độ xử lý nhanh hơn đáng kể và chi phí thấp hơn so với mô hình Gemini.
JEVLAB ARTEnglishWorkbench này tích hợp các mô phỏng robot MuJoCo với MiniCPM5-2B và các API mô hình Jev. Nó trình diễn một khung làm việc để thử nghiệm các tác nhân ra quyết định trong môi trường vật lý, tạo điều kiện nghiên cứu cách các mô hình tương tác với phần cứng vật lý mô phỏng.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một hệ thống định tuyến tác vụ cho các tác nhân chuyên biệt về nghiên cứu, lập trình và viết lách. Nó sử dụng TypeSafe Jev để quản lý quy trình làm việc của tác nhân và phân phối tác vụ trên các lĩnh vực chức năng khác nhau.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày việc triển khai chatbot sử dụng kiến trúc mô hình Jev của TypeSafe AI. Nó khám phá cách các phương pháp tự hồi quy có thể được áp dụng cho một mô hình không tạo văn bản gốc, mang đến cách tiếp cận độc đáo cho tương tác hội thoại.
JEVLAB ARTEnglishMáy chủ MCP này tích hợp các khả năng của TypeSafe Jev vào quy trình làm việc của tác nhân. Nó cung cấp các phương pháp có cấu trúc để phân loại, chấm điểm và sàng lọc dữ liệu, nhằm mục đích cung cấp các mức độ tin cậy có thể kiểm chứng cho mỗi phản hồi tự động.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn kỹ thuật cắt tỉa ngữ cảnh có thể đảo ngược cho Pi sử dụng TypeSafe Jev. Nó giúp duy trì lịch sử phiên làm việc hữu ích trong khi quản lý việc sử dụng bộ nhớ mà không xóa dữ liệu vĩnh viễn.
JEVLAB ARTEnglishAskJev cung cấp một tác nhân tự động để tương tác với trang web. Dự án triển khai kiến trúc TypeSafe System One bao gồm một cơ chế bảo vệ để ngăn chặn các hành động không thể đảo ngược của người dùng trong quá trình duyệt web tự động.
JEVLAB ARTEnglishA console project where Jev dynamically selects the design system at runtime for tools and apps.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một cái nhìn khám phá về Jev, bao gồm các bản demo trực tiếp và mã có thể chạy được. Đây là tài nguyên thực tế để kiểm chứng các tuyên bố và hiểu các cơ chế cốt lõi của TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishThư viện máy khách Go này cho phép tích hợp với API System One của TypeSafe. Nó minh họa cách triển khai các phán đoán có kiểu và xác suất đã hiệu chỉnh trong các ứng dụng Go, thay thế văn bản tạo sẵn để phân tích dữ liệu có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishMô phỏng trên trình duyệt này giới thiệu một chiếc xe tự lái 2D được điều khiển bởi mô hình quyết định Jev. Dự án minh họa cách khung làm việc quản lý điều hướng thời gian thực và logic tìm đường trong môi trường ảo.
JEVLAB ARTEnglishVoice-driven semantic auto-advance for Slidev, powered by Cloudflare Agents and TypeSafe AI Jev.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này tích hợp Zod với Jev để thực hiện xác thực ngữ nghĩa trên phần thân yêu cầu. Nó cho phép các nhà phát triển chuyển đổi các kiểm tra dựa trên ý nghĩa thành xác suất đã hiệu chuẩn, hỗ trợ logic dựa trên ngưỡng trong mã nguồn.
JEVLAB ARTEnglishJev4Mellea cung cấp một bộ chuyển đổi chức năng được thiết kế để tích hợp Jev với khung làm việc Mellea. Công cụ này tạo điều kiện cho khả năng tương tác giữa hai hệ thống, cho phép các nhà phát triển kết nối quy trình làm việc và cấu trúc dữ liệu trong một môi trường kỹ thuật thống nhất.
JEVLAB ARTEnglishEnd-to-end Jev-style structured-decision stack for auditable data construction, Qwen3.5-0.8B training, fixed Mind2Web and OOD evaluation, preliminary RLCD, local serving, and interactive replay.
JEVLAB ARTEnglishỨng dụng Next.js này đóng vai trò là môi trường thử nghiệm cho mô hình Jev, cụ thể là kiến trúc System One. Nó cung cấp một giao diện thiết thực cho các nhà phát triển để thử nghiệm đầu ra của mô hình và khám phá các khả năng tích hợp của TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishDự án này triển khai hệ thống khớp hai giai đoạn được thiết kế để kết nối mục tiêu của người dùng với danh mục MCP. Nó chứng minh cách TypeSafe Jev có thể được sử dụng để hợp lý hóa các quy trình khám phá và lựa chọn công cụ dựa trên tác nhân.
JEVLAB ARTEnglishCurated catalog of System One / Decision Models — contributions for modelsystem.one.
JEVLAB ARTEnglishCLI and agent skill for TypeSafe System One (Jev): typed Choice, Score, and Noul judgments.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp giao diện dòng lệnh nhẹ và không phụ thuộc để tương tác với TypeSafe Jev. Nó đóng vai trò là tiện ích cho các nhà phát triển muốn tích hợp quy trình làm việc Jev trực tiếp vào môi trường terminal của họ.
JEVLAB ARTEnglishNeovim popup for jev-lens verdicts: do I need to look, which files, and strip the debris.
JEVLAB ARTEnglish
x.comA collection of GitHub repositories highlighting practical and developmental Jev projects, including browser agents and trading bots.
JEVLAB ART日本語TypeSafe AITài liệu tham khảo này trình bày mô hình chấm điểm tổng hợp cho các hệ thống AI. Nó giải thích cách tổng hợp nhiều chỉ số đánh giá thành một điểm số thống nhất để cải thiện độ chính xác khi ra quyết định và độ tin cậy của mô hình.
JEVLAB ARTEnglishClient Java do cộng đồng phát triển này cung cấp giao diện không chính thức cho API TypeSafe System One. Tài nguyên này minh họa cách các nhà phát triển có thể tích hợp các dịch vụ TypeSafe vào ứng dụng Java bằng thư viện client có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp môi trường sandbox để thử nghiệm mô hình Jev. Nó đóng vai trò là sân chơi thử nghiệm cho các nhà phát triển khám phá hành vi và tương tác của mô hình trong một khung làm việc có cấu trúc và an toàn về kiểu dữ liệu.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này tích hợp Jev để tự động kiểm tra tính an toàn của các lệnh fx. Người tạo khẳng định rằng việc triển khai này cung cấp khả năng phân tích nhanh hơn và chính xác hơn so với các mô hình trò chuyện tiêu chuẩn để thực thi lệnh.
JEVLAB ARTEnglishjcr là một công cụ dành cho nhà phát triển giúp chuyển đổi các yêu cầu mơ hồ của tác nhân thành các lệnh mang tính quyết định. Dự án này nhằm mục đích cải thiện độ tin cậy của các tác vụ do tác nhân điều khiển thông qua các lộ trình thực thi có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishA developer project focused on bug-bounty chain tools, with Jev gating each step in the process.
JEVLAB ARTEnglishSort by meaning: order lines along a plain-English dimension, from pairwise comparisons judged by TypeSafe's Jev model.
JEVLAB ARTEnglishSnake auto-played by TypeSafe's Jev model: one System One choice per tick, legal moves and facts generated in code.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày cơ chế định tuyến ngữ nghĩa cho framework web Hono. Nó sử dụng Jev để diễn giải và điều hướng các yêu cầu HTTP dựa trên ý nghĩa cơ bản thay vì các mẫu dựa trên đường dẫn truyền thống.
JEVLAB ARTEnglishjevchat là một dự án chatbot nghiên cứu được thiết kế để phản hồi các câu hỏi do người dùng nhập. Kho lưu trữ này đóng vai trò là bản trình diễn chức năng về các mô hình tương tác hội thoại trong một bộ sưu tập các công cụ xử lý ngôn ngữ rộng hơn.
JEVLAB ARTEnglishcommentcop là một công cụ dựa trên Jev được thiết kế để đánh giá và kiểm tra các chú thích trong mã nguồn. Nó cung cấp cơ chế tự động để xem xét chất lượng tài liệu, giúp các nhà phát triển duy trì các chú thích mã rõ ràng và hiệu quả hơn.
JEVLAB ARTEnglishJev picks rotation and column from holes, stack height, and bumpiness.
JEVLAB ARTEnglishShort practical intro with a Python ticket-triage example.
JEVLAB ARTEnglishTyped decisions with TypeSafe's Jev, the first System One model.
JEVLAB ARTEnglishJevNoiseGate filters unwanted notifications and SMS on Android. Rather than matching keywords, an LLM decides what's noise — and only what it explicitly flags is blocked. Verification codes are matched on-device and never uploaded; anything uncertain passes through.
JEVLAB ARTEnglishJev (TypeSafe System One) backed auto mode for the Pi coding agent: semantically auto-approves bash, write, and edit tool calls and fails closed when a decision cannot be made.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một hệ thống phân loại phiếu hỗ trợ được xây dựng bằng .NET 10 và React 19. Nó sử dụng TypeSafe Jev để triển khai định tuyến có cấu trúc dựa trên AI cho các yêu cầu hỗ trợ đến.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này sử dụng các khả năng đánh giá của Jev để xếp hạng các kỹ năng của tác nhân Pi cho các nhiệm vụ cụ thể. Nó chứng minh một phương pháp tối ưu hóa hiệu suất tác nhân bằng cách khớp các khả năng chuyên biệt với yêu cầu người dùng thông qua đánh giá có hệ thống.
JEVLAB ARTEnglishCrowdcheck là một công cụ kiểm tra bài đăng thông qua việc mô phỏng 10.000 nhân vật tổng hợp. Nó giúp người dùng dự đoán phản ứng tiềm năng và tinh chỉnh nội dung trước khi xuất bản.
JEVLAB ARTEnglishHollow Creek giới thiệu các NPC làng đánh giá người chơi mỗi tick để quyết định hành động và trạng thái cảm xúc của họ. Thử nghiệm này chứng minh một hệ thống tương tác phản ứng không dựa trên hội thoại, nơi các nhân vật liên tục xử lý đầu vào môi trường để định hình hành vi.
JEVLAB ARTEnglishA developer tool for decision runtime with zero-token caching and a calibrator, collected for the tools shelf.
JEVLAB ARTEnglishjlink là một công cụ để liên kết các bản ghi dữ liệu bằng cách sử dụng các quy tắc khớp bằng tiếng Anh đơn giản. Nó sử dụng các đánh giá cặp Jev Noul để thực hiện chặn ứng viên cục bộ và giải quyết khớp cho các tác vụ liên kết bản ghi.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này trình bày một bộ định tuyến kỹ năng cho MCP cho phép Jev chọn trực tiếp các kỹ năng liên quan. Nó nhằm mục đích cải thiện hiệu quả bằng cách thay thế các quy trình tìm kiếm tác nhân dài dòng bằng việc xác định kỹ năng có mục tiêu.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một công cụ đánh giá đối nghịch và tiện ích typesafe_ask cho tác nhân lập trình omp. Nó minh họa phương pháp tích hợp các nguyên tắc TypeSafe AI vào quy trình lập trình tự động nhằm cải thiện độ tin cậy và bảo mật trong các tác vụ phát triển.
JEVLAB ARTEnglish
fatwang2A free open-source search tool powered by Jev and a search API for plain language queries.
JEVLAB ARTEnglishPrompt-injection and dangerous-action guard for coding agents (Claude Code, Codex, pi, ACP), powered by Jev.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày việc triển khai chatbot sử dụng các quyết định Jev có kiểu. Nó khám phá việc áp dụng các kỹ thuật giải mã suy đoán phân cấp trên các phân phối xác suất của Hệ thống Một để quản lý logic hội thoại và quy trình ra quyết định.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu tham khảo TypeSafe AI này giải thích mô hình fan-out suy đoán. Nó trình bày cách cải thiện khả năng phản hồi của hệ thống bằng cách khởi tạo nhiều yêu cầu đồng thời và chọn kết quả thành công đầu tiên để giảm độ trễ trong quy trình làm việc AI.
JEVLAB ARTEnglishLaneBreak — support ticket priority+routing via TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglish
Gửi tài nguyên
한국어
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
Start here
365
Agents & browsers
Research & data
Decisions & routing
Tools & apps
Games & real time