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.
TypeSafe AITài nguyên chính thức này cung cấp hồ sơ theo trình tự thời gian về các bản cập nhật và sửa đổi đối với SDK TypeSafe. Đây là tài liệu tham khảo chính để các nhà phát triển theo dõi lịch sử phiên bản và xác định các thay đổi cụ thể trên nền tảng.
JEVLAB ART
EnglishA developer project focused on bug-bounty chain tools, with Jev gating each step in the process.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một khung cơ bản cho ngôn ngữ lập trình Jev. Nó đóng vai trò là tài nguyên kỹ thuật cho các nhà phát triển quan tâm đến việc khám phá cú pháp và các chi tiết triển khai cốt lõi của dự án ngôn ngữ này.
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 ARTEnglishDự án này khám phá tính khả thi của việc chạy các quy trình làm việc dựa trên Jev bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn cục bộ. Nó cung cấp một khung làm việc để người dùng thử nghiệm các triển khai ngoại tuyến và riêng tư của kiến trúc Jev trên phần cứng của riêng họ.
JEVLAB ARTEnglishRun a JSON Schema through TypeSafe's Jev API, and get JSON back.
JEVLAB ARTEnglishdecisionbridge cung cấp giao diện ra quyết định lấy cảm hứng từ Jev cho các LLM, cho phép lựa chọn rõ ràng thông qua chấm điểm, hiệu chuẩn và ngưỡng đánh giá. Dự án này chứng minh một phương pháp có cấu trúc để quản lý đầu ra của mô hình bằng cách yêu cầu các tham số lựa chọn có thể xác minh.
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 ARTEnglishJev-powered model-judged permission gate for OMP (TypeSafe System One).
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 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 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 ARTEnglishDự án này cung cấp một tiện ích mở rộng tác nhân lập trình được xây dựng trên API TypeSafe AI System One. Nó minh họa cách tích hợp cơ sở hạ tầng dựa trên Jev vào quy trình phát triển để hỗ trợ các tác vụ lập trình tự động.
JEVLAB ARTEnglishjevalyn là một wrapper Rails gốc cho API Jev System One của TypeSafe. Công cụ này cho phép các nhà phát triển tích hợp các quy trình ra quyết định được định kiểu và hiệu chỉnh trực tiếp vào luồng điều khiển của ứng dụng Ruby on Rails.
JEVLAB ARTEnglish
fatwang2A free open-source search tool powered by Jev and a search API for plain language queries.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một giao diện sử dụng máy tính cục bộ được thiết kế cho môi trường Codex và Waku. Nó minh họa một quy trình làm việc hợp lý cho các nhà phát triển muốn tích hợp việc thực thi tác vụ tự động trực tiếp vào cấu hình máy cục bộ của họ.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày quy trình chấm điểm khách hàng tiềm năng trong nền tảng Clay bằng cách sử dụng Jev. Nó cung cấp một phương pháp có cấu trúc để các nhà phát triển tự động hóa việc xếp hạng các liên hệ tiềm năng dựa trên các tiêu chí đã xác định.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp một proxy cho Playwright MCP được tăng cường bởi Jev, giúp củng cố các tác nhân lập trình thông qua việc phân loại trạng thái trang, bảo vệ chống tiêm lệnh và cắt tỉa snapshot dựa trên mục tiêu. Nó hoạt động như một trình bao bọc để kiểm soát các hành động rủi ro.
JEVLAB ARTEnglishAn experimental Snake environment where the game engine owns deterministic rules and TypeSafe AI's Jev makes the movement decision from structured state on every tick.
JEVLAB ARTEnglishNeovim popup for jev-lens verdicts: do I need to look, which files, and strip the debris.
JEVLAB ARTEnglishThử nghiệm này trình diễn giao diện quyết định định kiểu theo phong cách Jev sử dụng mô hình Qwen3-4B đã đóng băng. Nó hướng dẫn cách đọc trực tiếp logit của các chữ cái tùy chọn thay vì tạo JSON tiêu chuẩn.
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 ARTEnglishGói Python này sử dụng typesafe.ai để đánh giá các chú thích mã dựa trên các phương pháp suy luận cụ thể. Nó minh họa một cách tiếp cận tự động để đánh giá chất lượng tài liệu trong cơ sở mã bằng cách áp dụng phân tích cấu trúc cho các chú thích.
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 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 ARTEnglishxtags là một công cụ gắn nhãn các bài đăng trên X dựa trên hành động mà chúng yêu cầu. Nó sử dụng Jev, một mô hình trả về xác suất thay vì tạo văn bản, để xác định và phân loại ý định đằng sau mỗi bài đăng.
JEVLAB ARTEnglishSkill for Hermes, and other agents, to ask typesafe's jev.
JEVLAB ARTEnglishBuild versioned judgment functions on TypeSafe's Jev once, then call the same published version from your backend over HTTP and from coding agents over MCP. The vendor key stays on your machine.
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 ARTEnglishJevLint cung cấp tính năng linting ngữ nghĩa có thể cấu hình dựa trên Jev. Công cụ này minh họa các đánh giá NOUL ở cấp độ tệp và bao gồm một plugin cho các chuỗi ma thuật, mang lại phương pháp có cấu trúc để duy trì chất lượng mã thông qua phân tích ngữ nghĩa.
JEVLAB ARTEnglishSemantic SQL for Postgres, powered by Jev.
JEVLAB ARTEnglishBounded exploratory browser testing with Jev, deterministic assertions, and replayable evidence.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ trên trình duyệt này cho phép người dùng soạn thảo các yêu cầu API System One với các đầu vào Noul, Choice và Score. Nó cung cấp chế độ mô phỏng cục bộ và trực tiếp, đồng thời tạo mã cho Python SDK.
JEVLAB ARTEnglishAutonomous Jev pull-request review with typed decisions, calibrated approval gates, and trusted-owner escalation.
JEVLAB ARTEnglishSDK này cho phép các nhà phát triển PHP tích hợp Jev vào ứng dụng của họ. Nó hỗ trợ gửi văn bản và câu hỏi có kiểu dữ liệu, đồng thời nhận lại các câu trả lời cấu trúc kèm điểm tin cậy, tương thích với PSR-18 và Laravel.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu chính thức này cung cấp thông tin tham khảo cho TypeSafe AI JavaScript SDK. Nó phác thảo các phương thức cần thiết và các mô hình tích hợp để các nhà phát triển triển khai chức năng TypeSafe trong các ứng dụng dựa trên JavaScript của họ.
JEVLAB ARTEnglishDự án thử nghiệm này trình bày một bộ tạo tín hiệu Bitcoin đa khung thời gian. Nó sử dụng xác suất TypeSafe Jev kết hợp với dữ liệu thị trường từ Binance để khám phá các chỉ báo xu hướng giá tiềm năng trong khuôn khổ phân tích kỹ thuật.
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 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 ARTEnglishAn idiomatic Zig client for the TypeSafe AI API.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một tác nhân có hướng dẫn dành cho World of Warcraft. Người tạo tuyên bố rằng hệ thống được thiết kế để tối ưu hóa và giảm chi phí trong trò chơi khi tác nhân hoạt động trong thời gian dài.
JEVLAB ARTEnglishTurn any open model into a classifier/jev endpoint.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIHướng dẫn tham khảo chính thức này phác thảo các bước triển khai cho SDK Python của TypeSafe AI. Nó cung cấp cho các nhà phát triển những hướng dẫn cần thiết để tích hợp và sử dụng thư viện trong môi trường cục bộ cho các tương tác AI có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishCông 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 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 ARTEnglishTypeSafe AITài nguyên chính thức này của TypeSafe AI cung cấp tài liệu tham khảo cơ bản cho Noul. Nó đóng vai trò là hướng dẫn chính để hiểu các khái niệm cốt lõi và chi tiết triển khai của nguyên thủy cụ thể này trong hệ sinh thái TypeSafe.
JEVLAB ARTEnglish⚡ Ultra-fast, low-cost intelligent task classifier and 3-tier routing engine powered by TypeSafe Jev (System One).
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một hệ thống điều hướng drone tự động sử dụng Jev. Nó cho thấy khả năng lái một chiếc drone giữa hai điểm trong môi trường đô thị giả lập trong khi tránh các chướng ngại vật trên đường bay.
JEVLAB ARTEnglishSDK Java không chính thức này cung cấp khả năng tích hợp với TypeSafe Jev và Vercel AI Gateway. Nó minh họa cách triển khai các dịch vụ này trong ứng dụng Spring Boot bằng cách sử dụng WebClient để giao tiếp mạng.
JEVLAB ARTEnglishDự án nghiên cứu này điều tra cách kiến trúc Jev xử lý ngôn ngữ tiếng Tây Ban Nha. Nó đóng vai trò là một cuộc kiểm tra thử nghiệm để đánh giá hiệu suất ngôn ngữ và xử lý ký tự trong khung Jev.
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 ARTEnglishDự án dành cho nhà phát triển này minh họa việc triển khai điều khiển bằng giọng nói cho macOS. Nó sử dụng Jev như một tùy chọn dự phòng để xử lý các lệnh khi nhận dạng giọng nói cần hỗ trợ thêm.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này trình bày phương pháp phát hiện kết thúc lượt nói trong các cuộc đối thoại bằng giọng nói. Nó sử dụng điểm số Jev sau khi nhập liệu giọng nói để xác định thời điểm người dùng ngừng nói, giúp luồng hội thoại tự nhiên hơn.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIHướng dẫn này từ TypeSafe AI trình bày các kỹ thuật để phân loại các đoạn văn được truy xuất trong quy trình RAG. Nó hướng dẫn các nhà phát triển cách triển khai logic phân loại để cải thiện tính liên quan và độ chính xác của hệ thống truy xuất thông tin.
JEVLAB ARTEnglishINSTRUCT_JEV - TypeSafe AI Jev / System One instruction corpus (choice/noul/score), compiled by DeckerGUI. 119 rows. Mirrored on HuggingFace.
JEVLAB ARTEnglishA tool for tracking decisions made by Jev, using Arize's instrumentation for detailed analysis.
JEVLAB ARTEnglish看看 Jev 能做什么：用中英文讲清热门应用、工作原理和各自优缺点。Explore Jev apps with plain-language examples, explanations, and comparisons.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một bộ định tuyến mã nguồn mở tích hợp Jev với LiteLLM để chọn các mô hình ngôn ngữ phù hợp một cách linh hoạt. Nó minh họa phương pháp triển khai định tuyến mô hình an toàn kiểu trong quy trình làm việc của tác nhân AI.
JEVLAB ARTEnglishVoice-driven semantic auto-advance for Slidev, powered by Cloudflare Agents and TypeSafe AI Jev.
JEVLAB ARTEnglishMinimal agent loop where Jev directs control flow and a LangChain chat model writes argument values and the final response.
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 ARTEnglishBài viết này khám phá khung làm việc Jev, tập trung vào cách các mô hình Hệ thống Một hỗ trợ các quy trình ra quyết định AI tự động. Nó xem xét sự thay đổi kiến trúc từ giao diện chatbot sang các mô hình thực thi dựa trên logic trực tiếp.
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 ARTEnglishCông cụ dựa trên trình duyệt này giúp đơn giản hóa việc tạo yêu cầu cho TypeSafe Jev thông qua giao diện dựa trên mẫu. Người dùng có thể điền các trường cần thiết cục bộ mà không cần kiến thức về JSON hay cài đặt phần mềm, giúp tối ưu hóa quy trình tạo yêu cầu.
JEVLAB ARTEnglishDự án này khám phá các hệ thống bộ nhớ cho tác nhân bằng cách sử dụng Jev để xác định và truy xuất thông tin liên quan. Nó trình bày một cơ chế quản lý dữ liệu ngữ cảnh, mặc dù hiệu quả của quá trình truy xuất phụ thuộc vào chi tiết triển khai của nhà phát triển.
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 ARTEnglishJevRouter cung cấp một khung làm việc nhẹ để quản lý các tương tác giữa mô hình, công cụ và tác nhân phụ. Dự án này minh họa một kiến trúc định tuyến được thiết kế để hợp lý hóa việc ủy quyền tác vụ trong các hệ thống dựa trên Jev, cung cấp cách tiếp cận có cấu trúc cho việc điều phối tác nhân mô-đun.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp điểm số gần như theo thời gian thực cho các hook trên mạng xã hội bằng cách đánh giá chúng dựa trên khoảng 100 persona. Nó trình bày một phương pháp để người sáng tạo kiểm tra hiệu suất nội dung trên các phân khúc khán giả khác nhau.
JEVLAB ARTEnglishCartShield 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 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 ARTEnglishDự án này trình bày một kiến trúc lập trình lai, trong đó Hệ thống 2 xử lý logic phức tạp còn Hệ thống 1 dựa trên Jev quản lý các phản xạ thực thi nhanh chóng. Nó khám phá sự cân bằng giữa suy luận cấp cao và phản hồi tự động tức thì.
JEVLAB ARTEnglishCommunity Go SDK for TypeSafe AI Jev / System One.
JEVLAB ARTEnglish
Gửi tài nguyên
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
Start here
2
Tools & apps
Decisions & routing
Research & data
Agents & browsers
Games & real time
Creative & growth
Devices & robotics
Markets & experiments