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 ARTAI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Tiện ích mở rộng Chrome mã nguồn mở này sử dụng Jev để lọc văn bản do AI tạo ra và quảng cáo trên các trang web. Nó minh họa một ứng dụng thực tế cho người dùng muốn quản lý chất lượng nội dung khi duyệt web.
JEVLAB ART
EnglishDự 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 ARTEnglishDGUI-HyperMem là một máy chủ MCP bộ nhớ lai tự lưu trữ trên Cloudflare Workers. Nó sử dụng lớp suy luận JEV và hệ thống huấn luyện HuggingFace để quản lý bộ nhớ, thể hiện phương pháp thử nghiệm nhằm tích hợp các cấu trúc dữ liệu bền vững với quy trình suy luận tự động.
JEVLAB ARTEnglishSIEGE là một hệ thống cổng hành động có kiểu dữ liệu được thiết kế để phòng thủ trước nhiều tác nhân. Dự án minh họa một kiến trúc vòng lặp phòng thủ học hỏi từ các nỗ lực xâm nhập, được đánh giá qua W&B Weave.
JEVLAB ARTEnglishThử nghiệm này trình diễn StarCraft Brood War chạy qua WebAssembly dưới dạng máy chủ MCP. Nó cho thấy một tác nhân AI đang cố gắng chơi trò chơi, mặc dù người tạo lưu ý rằng tác nhân này đã bị đánh bại bởi một đợt tấn công Zerg.
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 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 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 ARTEnglishJev Arena là một dự án cộng đồng giới thiệu trò chơi rắn săn mồi mang tính cạnh tranh. Dự án này minh họa tiềm năng của Jev bằng cách cho hai thực thể Jev đối đầu trực tiếp để giành chiến thắng.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một điểm chuẩn so sánh Jev với một LLM mạnh mẽ bằng cách sử dụng tập dữ liệu quy kết lỗi tác nhân Who&When Pro. Nó chứng minh một phương pháp để đánh giá mức độ hiệu quả của các hệ thống này trong việc xác định và quy kết lỗi.
JEVLAB ARTEnglishThử nghiệm này minh họa việc sử dụng Jev để chuyển đổi tiếng Anh đơn giản thành văn xuôi tinh tế theo thời gian thực trong khi viết. Đây là một công cụ sáng tạo được thiết kế để hỗ trợ tác giả bằng cách cải thiện văn bản một cách linh hoạt.
JEVLAB ARTEnglish
Jozef GhermanA free AI tool built on Jev that quickly scans text for low-quality content, processing around 10,000 words in 2 seconds.
EnglishPlugin Codex này triển khai việc khôi phục ngữ cảnh có hướng dẫn của Jev trong quá trình nén phiên. Nó điều chỉnh logic hiện có cho các hook vòng đời của Codex để duy trì tính nhất quán của trạng thái phát triển khi hệ thống thực hiện quản lý bộ nhớ tự động.
JEVLAB ARTEnglish
Jack ChengA tool that uses Jev to convert pointing and speech into drawing actions on a canvas.
EnglishOn-device iPhone visual decision tool using MLX and Qwen3-VL direct option logits.
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 ARTEnglishHemant Kumar on his 151M ModernBERT reproduction: 0.83% adaptive calibration error, 3.0% of predictions flip when the option list is reversed, 35.6ms on CPU, with the failed use cases reported alongside the wins.
JEVLAB ARTEnglishBản demo này giới thiệu cách Jev theo dõi và phản hồi cảm xúc của người dùng theo thời gian. Nó sử dụng quản lý trạng thái có cấu trúc để duy trì hồ sơ tâm trạng nhất quán dựa trên tông giọng của các tương tác.
JEVLAB ARTEnglish
jaffaCông cụ này phân tích 12,8 triệu video lan truyền để tạo ra các kịch bản mạng xã hội dựa trên dữ liệu. Người tạo khẳng định nội dung được hỗ trợ bởi dữ liệu, mặc dù hiệu quả thực tế phụ thuộc vào cách áp dụng của người dùng.
EnglishA flexible and configurable CLI model router using TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ đang trong quá trình phát triển này tự động hóa việc đánh giá pull request bằng cách áp dụng các quy tắc Jev bằng tiếng Anh đơn giản. Nó nhằm mục đích hợp lý hóa việc kiểm tra chất lượng mã bằng cách cung cấp phản hồi tự động dựa trên các tiêu chuẩn dự án.
JEVLAB ARTEnglish
Milind SA system using Jev to interact with computer interfaces without screenshots, relying on local CoreML models and OCR.
EnglishCông cụ này sử dụng Jev có kiểu và kiến trúc không đồng bộ để kéo và đồng bộ hóa các kho lưu trữ lớn. Nó được thiết kế để giúp các nhà phát triển hợp lý hóa quy trình phân loại vấn đề thông qua xử lý dữ liệu tự động.
JEVLAB ARTEnglishjevmlx cho phép ra quyết định song song có ràng buộc cho các mô hình MLX trên Apple Silicon. Công cụ này hỗ trợ tạo đầu ra JSON có kiểu và hợp lệ theo lược đồ trong một lần truyền duy nhất, giúp đơn giản hóa việc trích xuất dữ liệu có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishA spatial reference explorer for creators. Local Jev query choices, metadata highlights and source-linked collections.
JEVLAB ARTEnglish
Marcel PociotTiện ích mở rộng trình duyệt của Marcel Pociot này trình bày một phương pháp lọc nội dung mạng xã hội. Nó sử dụng đánh giá dựa trên Jev để tự động thu gọn các bài đăng trên X dựa trên tiêu chí ngôn ngữ tự nhiên do người dùng xác định.
EnglishTypeSafe AITài liệu này cung cấp khung pháp lý chính thức và các hướng dẫn tuân thủ cho TypeSafe AI. Nó nêu rõ các điều khoản và điều kiện áp dụng cho người dùng khi tương tác với các dịch vụ và cơ sở hạ tầng AI đã được ghi lại của nền tảng.
JEVLAB ARTEnglish
Jason LuA tool that improves end-to-end testing efficiency, completing tasks faster and cheaper than other models.
EnglishTài 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 ARTEnglishThe maze as JSON; Jev picks the turn at each junction in real time.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe'in Jev karar modeli gerçek bir online 2048 sitesinde oynuyor — hamle başına tek API çağrısı, tek anahtar.
JEVLAB ARTEnglishA GitHub project that uses Jev to triage and route posts from the live Bluesky firehose with human oversight.
JEVLAB ARTEnglishJev Sift là một công cụ dành cho nhà phát triển để phân loại tác nhân và đọc có chọn lọc. Dự án sử dụng plugin tác nhân và công cụ MCP để giúp người dùng lọc và sắp xếp các luồng thông tin một cách hiệu quả.
JEVLAB ARTEnglishA 30-minute internal session on Jev attended by over 50 engineers, generating more than 50 product ideas.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cho phép chọn các thay đổi Git để staging bằng cách sử dụng mô tả ngôn ngữ đơn giản. Nó minh họa một quy trình làm việc để tự động hóa các tương tác kiểm soát phiên bản thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một triển khai client dựa trên Rust để tương tác với API TypeSafe System One. Nó đóng vai trò là công cụ cơ bản cho các nhà phát triển muốn tích hợp trực tiếp chức năng Jev vào các ứng dụng Rust của họ.
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 ARTEnglishIf you're experimenting with jev it will be easier from here.
JEVLAB ARTEnglishA community post describing an SEO audit using Jev to analyze website internal links in 45 seconds.
JEVLAB ARTEnglishReusable GitHub Action: agent fix loop gated by checks, an AI reviewer, and TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglish
Kyle JeongObserve the accessibility tree, Jev chooses the next action, Stagehand executes.
English
leoDự án này trình diễn việc xây dựng lại thuật toán nguồn cấp dữ liệu X bằng cách sử dụng Jev. Nó cung cấp một môi trường mô phỏng để quan sát cách thức hoạt động của tính lan truyền nội dung và động lực nguồn cấp dữ liệu toàn cầu trong một khuôn khổ có kiểm soát.
English
RomànBản demo này giới thiệu khả năng của Jev trong việc xử lý 700 khách hàng tiềm năng để dự đoán hiệu quả của tin nhắn tiếp cận. Người tạo khẳng định hệ thống hoàn thành phân tích này trong 40 giây, minh họa quy trình làm việc nhanh chóng.
EnglishCommunity Go SDK for TypeSafe AI Jev / System One.
JEVLAB ARTEnglishPulseLane minh họa việc ứng dụng TypeSafe Jev để hỗ trợ ra quyết định trong phân loại bệnh nhân lâm sàng. Dự án cung cấp một khung làm việc có cấu trúc để quản lý quy trình ưu tiên bệnh nhân thông qua logic tự động.
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 ARTEnglishDự án này trình diễn một hệ thống lái xe tự động sử dụng Jev để xử lý dữ liệu môi trường theo thời gian thực. Tác giả giới thiệu mô phỏng này như một phương pháp đánh giá quy trình ra quyết định của phương tiện trong các tình huống lái xe năng động.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một triển khai máy chủ MCP thứ cấp cho Jev. Nó đóng vai trò là tài nguyên kỹ thuật để các nhà phát triển tích hợp các thành phần dựa trên PyModel vào quy trình làm việc của tác nhân tương thích với Jev.
JEVLAB ARTEnglishThử nghiệm này so sánh các phán quyết Jev đơn lẻ với việc trích xuất đặc trưng đa chiều trong ba tác vụ phân loại. Kết quả cho thấy mặc dù việc phân tách cải thiện hiệu suất trên NLI tiếng Nhật, nó cũng làm tăng đáng kể tỷ lệ dương tính giả đối với nội dung lành tính.
JEVLAB ARTEnglishDự án này đánh giá hiệu suất của Jev trong việc khớp địa chỉ mờ bằng cách sử dụng tập dữ liệu KEN_ALL của Bưu điện Nhật Bản. Nó chứng minh cách Jev, thông qua các SDK AI, xử lý việc chuẩn hóa và xác minh địa chỉ.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này chứa các thử nghiệm tương tác từ định tuyến hỗ trợ đến mô phỏng lái xe 3D. Nó chứng minh cách dữ liệu cảm biến có cấu trúc có thể được xử lý để tạo ra các quyết định lái xe an toàn như lái, phanh và vượt.
JEVLAB ARTEnglishTiện ích mở rộng này hiển thị các đánh giá TypeSafe Jev dưới dạng năm công cụ pi. Nó cho phép các mô hình AI thực hiện các đánh giá ngữ nghĩa hẹp trong khi nhà phát triển vẫn giữ quyền kiểm soát các ngưỡng, trọng số và hành động của hệ thống.
JEVLAB ARTEnglish
John YeoDự án này trình bày cách tối ưu hóa một tác nhân Slack bằng cách sử dụng Jev để cải thiện việc phân loại kỹ năng và công cụ. Người tạo tuyên bố rằng việc triển khai này giúp thời gian phản hồi cho các tác vụ tự động nhanh hơn đáng kể.
EnglishrouteKit là một công cụ dành cho nhà phát triển để định tuyến tác nhân gốc. Dự án này trình bày cơ chế lựa chọn các mô hình AI dựa trên độ phức tạp của tác vụ nhằm tối ưu hóa hiệu suất xử lý.
JEVLAB ARTEnglish
Hugo DuprezTài nguyên này giới thiệu một phương pháp kỹ thuật để tạo môi trường trò chơi một cách linh hoạt trong khi chơi. Nó chứng minh cách các hệ thống thủ tục có thể tạo ra các cấp độ có thể chơi được trong thời gian thực, cung cấp cho các nhà phát triển tài liệu tham khảo thiết thực để triển khai các cơ chế xây dựng thế giới thích ứng.
English
0xLogicrwBộ sưu tập này liệt kê làn sóng đầu tiên của các công cụ dựa trên Jev, bao gồm máy chủ MCP, bộ định tuyến, trình đánh giá và tác nhân trình duyệt. Nó đóng vai trò là danh mục cho các nhà phát triển đang khám phá hệ sinh thái công cụ hiện tại được thiết kế để tích hợp và tự động hóa Jev.
JEVLAB ART
简体中文Công cụ này tích hợp lập kế hoạch LLM với Jev để tự động hóa trình duyệt. Nó cung cấp thư viện, CLI và máy chủ MCP để chứng minh cách các hệ thống an toàn kiểu quản lý tương tác web thông qua các quy trình ra quyết định có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglishAn awesome collection of Jev use cases, workflows, and agent skills.
JEVLAB ARTEnglishUnofficial Go SDK for the TypeSafe AI System One API — 1:1 parity with the official JS and Python SDKs. Not affiliated with TypeSafe AI.
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
0
Agents & browsers
Research & data
Games & real time
Creative & growth
Tools & apps
Decisions & routing
Start here
Markets & experiments
Devices & robotics