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.
A self-hosted drop-in replacement for TypeSafe's jev, powered by GliFormer.
JEVLAB ART
EnglishTypeSafe 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 ARTEnglishTypeSafe AITypeSafe 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.
English
HassanDự án này minh họa việc sử dụng Jev để phân loại hơn 1.000 bài báo nghiên cứu về AI. Đây là một ví dụ thực tế về việc tự động hóa tổ chức tài liệu học thuật nhằm nâng cao hiệu quả và giảm chi phí xử lý.
EnglishCanny ngăn chặn các tác nhân lập trình AI tuyên bố công việc đã hoàn thành mà không có bằng chứng. Nó sử dụng các hook xác định và sổ cái chỉ thêm để xác minh công việc, hoạt động mà không có phụ thuộc runtime.
JEVLAB ARTEnglishA developer project for agents and browsers, where Jev selects actions within Codex Computer Use.
JEVLAB ARTEnglishA flexible and configurable CLI model router using TypeSafe Jev.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe'in Jev karar modeli gerçek bir online 2048 sitesinde oynuyor — hamle başına tek API çağrısı, tek anahtar.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp các đánh giá Jev cho Agent Zero, kết hợp các công cụ định kiểu và thẻ xác suất. Nó minh họa một khung làm việc nhằm nâng cao độ tin cậy của tác nhân thông qua các tương tác an toàn và quy trình ra quyết định xác suất.
JEVLAB ARTEnglishA guide exploring Jev's architecture through 10,000 API calls.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn một hệ thống tự động được thiết kế để phân tích các bài báo và đề xuất nội dung phù hợp cho các thương hiệu. Người tạo khẳng định công cụ này cung cấp một phương pháp hiệu quả và chi phí thấp để xác định các cơ hội truyền thông.
JEVLAB ARTEnglishVideo này trình bày cách Jev cho phép ra quyết định có cấu trúc trong các ứng dụng AI. Nó giới thiệu các ví dụ thực tế, bao gồm việc triển khai trò chơi Snake và phân loại yêu cầu hỗ trợ, để minh họa khả năng của framework.
EspañolCông cụ dòng lệnh này tích hợp với mô hình Jev của TypeSafe AI để thực hiện phân tích văn bản có cấu trúc. Nó hỗ trợ các truy vấn có/không, trắc nghiệm và dựa trên tiêu chí, trả về xác suất đã hiệu chỉnh để sử dụng trong tập lệnh, CI và quy trình làm việc của AI agent.
JEVLAB ARTEnglishJev-AV là một công cụ bảo mật trích xuất các đặc điểm cấu trúc như entropy và mã băm từ các tệp thực thi, tập lệnh và tài liệu. Nó sử dụng Jev để đánh giá xem các tệp này có chứa mã độc hay không trong thời gian thực.
JEVLAB ARTEnglishtiershift là một công cụ định tuyến giúp điều hướng các yêu cầu LLM đến mô hình tiết kiệm chi phí nhất dựa trên các chính sách YAML do người dùng xác định. Nó sử dụng TypeSafe Jev để quản lý quyết định định tuyến và hỗ trợ TypeScript cùng Python.
JEVLAB ARTEnglishA game integrating Jev to display real-time decision probabilities during gameplay.
JEVLAB ARTEnglishAn awesome collection of Jev use cases, workflows, and agent skills.
JEVLAB ARTEnglishViệc triển khai Jev này tự động hóa việc quản lý phiếu hỗ trợ bằng cách phân loại các yêu cầu đến dựa trên danh mục, mức độ khẩn cấp và yêu cầu định tuyến. Nó chứng minh cách hợp lý hóa quy trình dịch vụ khách hàng bằng cách phân biệt giữa các lộ trình giải quyết tự động và do con người thực hiện.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một máy khách MoonBit cho Jev và trình diễn một trận đấu gomoku giữa hai thực thể Jev. Nó bao gồm các nhật ký thời gian để theo dõi hiệu suất của các phiên chơi trò chơi tự động.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình diễn cách triển khai tìm kiếm cây Monte Carlo phân biệt. Nó sử dụng các nguyên hàm TypeSafe Jev System One tích hợp với Gemini để hỗ trợ các quy trình ra quyết định có cấu trúc trong khuôn khổ tác nhân.
JEVLAB ARTEnglish
Idan LevinTài nguyên này giới thiệu hiệu suất của Jev trên benchmark WebMCP. Người tạo tuyên bố rằng hệ thống đã đạt tỷ lệ thành công 100% với chi phí mô hình thấp hơn so với các hệ thống khác nhờ tối ưu hóa việc chọn công cụ và tạo đối số.
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 ARTEnglish
生ビールDự án này trình diễn cấu hình mô hình Jev cục bộ được thiết kế để xử lý tác vụ. Người tạo gợi ý rằng phương pháp này có thể mang lại tiềm năng cải thiện tốc độ thực thi so với các giải pháp thay thế dựa trên đám mây.
日本語Community Go SDK for TypeSafe AI Jev / System One.
JEVLAB ARTEnglishHigh-throughput synthetic & pretraining dataset sifter powered by TypeSafe AI Jev (api.typesafe.ai). Stream, filter, and score Parquet & JSONL datasets at 1,500+ rows/sec using System One typed decisions (Choice, Score, Noul).
JEVLAB ARTEnglishDự án này triển khai ba hook Claude Code được thiết kế để truy vấn thông tin cụ thể từ Jev. Nó thể hiện một cách tiếp cận thực tế để tích hợp việc truy xuất dữ liệu bên ngoài trực tiếp vào quy trình phát triển bằng các hook tự động hóa tùy chỉnh.
JEVLAB ARTEnglishA community project uses Jev to detect AI-generated text, providing real-time sentence-by-sentence analysis.
JEVLAB ARTEnglishOn-device iPhone visual decision tool using MLX and Qwen3-VL direct option logits.
JEVLAB ARTEnglish
ClineTích hợp này cho phép Cline sử dụng Jev để thực hiện các tác vụ dựa trên web trực tiếp trong ứng dụng máy tính để bàn. Nó minh họa cách tự động hóa trình duyệt có thể được kết hợp vào quy trình phát triển để hợp lý hóa việc điều hướng và truy xuất dữ liệu.
English
Albiona HotiJev generates 100 images from sources like NASA and The Met based on a single prompt.
EnglishTypeScript CLI that finds code, docs, logs, and text by natural-language conditions using Jev Noul judgments, with probability thresholds, source lines, and cached results.
JEVLAB ARTEnglishLocal Telegram channel JSON analyzer for intent, quality, sentiment, and speaker tone.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AIHướng dẫn tham khảo chính thức của TypeSafe AI này trình bày cách triển khai chức năng tìm kiếm ngữ nghĩa từng dòng. Nó cung cấp cho các nhà phát triển các mẫu cần thiết để thực hiện truy xuất văn bản chính xác trong các tập dữ liệu có cấu trúc.
JEVLAB ARTEnglish
Andy GaoDự án này trình diễn giao diện điều khiển bằng giọng nói cho macOS sử dụng Jev. Nó nhằm mục đích tạo điều kiện tương tác nhanh với máy tính thông qua các lệnh nói, thể hiện ứng dụng thực tế của quy trình làm việc đại lý cho việc điều hướng máy tính để bàn.
EnglishTypeSafe AITypeSafe 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 ARTEnglish
Chandramouly KandacharJev controls both hands and fingers to play piano in real-time based on visual input.
EnglishCông cụ này sử dụng Jev để phân tích và phân loại các thông báo và diff của Git commit. Nó minh họa cách tự động hóa việc phân loại các thay đổi phần mềm, đặc biệt là xác định các bản sửa lỗi, bản vá bảo mật và các loại sửa đổi.
JEVLAB ARTEnglishTiện ích trình duyệt này sử dụng Jev để phân tích và phân loại các bài báo trực tuyến. Nó minh họa cách tự động xác định khung tin tức, chủ đề nội dung và việc sử dụng ngôn ngữ mang tính định hướng trong truyền thông kỹ thuật số.
JEVLAB ARTEnglishBộ sưu tập này giới thiệu các trò chơi cờ bàn tương tác nơi cơ chế và quyết định được điều khiển bởi Jev. Tài nguyên này đóng vai trò là minh chứng thực tế về việc tích hợp logic ra quyết định tự động vào các định dạng trò chơi truyền thống.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp danh sách các công cụ được tuyển chọn dành cho Jev, mô hình System One của TypeSafe AI. Nó đóng vai trò là thư mục trung tâm cho các nhà phát triển muốn triển khai quy trình ra quyết định có kiểu dữ liệu trong dự án AI.
JEVLAB ARTEnglish
Marc KöhlbruggeCông cụ này trình bày một phương pháp tổ chức các công việc đang thực hiện bằng cách phân tích ý định ngữ nghĩa thay vì chỉ dựa vào từ khóa. Nó cung cấp cách phân loại các mục phát triển dựa trên ý nghĩa thực tế.
Englishlimpet cung cấp một hook dừng được thiết kế để ngăn các tác nhân lập trình kết thúc tác vụ quá sớm. Nó sử dụng các quy tắc ngôn ngữ đơn giản được đánh giá bởi Jev để duy trì tính liên tục của quy trình.
JEVLAB ARTEnglishThư viện Node.js này sử dụng TypeSafe AI Jev để phát hiện ngôn ngữ tục tĩu và độc hại. Nó được thiết kế để nhận diện văn bản bị làm nhiễu, bao gồm leetspeak và khoảng cách ký tự, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ Ấn Độ như tiếng Hindi, Bengali và Telugu.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ này cung cấp CLI và kỹ năng Codex không phụ thuộc cho Jev. Nó minh họa phương pháp gửi trạng thái cục bộ tới Jev để thực hiện đánh giá theo lô, trả về kết quả mà không hiển thị lại trạng thái gốc.
JEVLAB ARTEnglishCông cụ GitHub này tự động hóa quy trình phát triển bằng cách yêu cầu sự phê duyệt của Jev trước khi hợp nhất các yêu cầu kéo. Nó minh họa phương pháp triển khai các cổng kiểm tra mã dựa trên Jev để đảm bảo tiêu chuẩn kho lưu trữ.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một tác nhân tự động hóa trên macOS sử dụng OCR để đọc màn hình và TypeSafe để phân loại hành động. Tác giả tuyên bố chi phí vận hành đạt khoảng 0,0002 USD cho mỗi bước thực hiện.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu tham khảo chính thức này của TypeSafe định nghĩa nguyên hàm Score. Nó giải thích các cơ chế cốt lõi để đánh giá đầu ra của mô hình trong khuôn khổ TypeSafe, cung cấp cho các nhà phát triển các thông số kỹ thuật cần thiết để triển khai.
JEVLAB ARTEnglishjevmail là một công cụ mã nguồn mở sử dụng Jev để phân loại email Gmail vào các thư mục như cần trả lời hoặc thư rác. Tác giả cho biết công cụ này chạy cục bộ ở chế độ chỉ đọc và có thể xử lý 1.000 email mỗi phút.
JEVLAB ARTEnglishA small open decision model: state + typed questions -> calibrated probabilities. A Jev / System One re-creation on Qwen3.5.
JEVLAB ARTEnglish
EthanJev identifies and manages marketing messages in Android notifications without content deletion.
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.
English1,800-point thread debating whether typed decisions replace LLM calls for classification, routing, and scoring.
JEVLAB ARTEnglishJev trades 15-minute and 1-hour BTC, ETH, and SOL markets on Kalshi.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này minh họa việc tích hợp Jev vào các quy trình bảo mật. Người tạo khẳng định rằng Jev cải thiện hiệu quả của luồng công việc, giảm chi phí gấp năm lần và tăng tốc độ xử lý trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao hơn các mô hình nhỏ hơn.
JEVLAB ARTEnglishA stronger one-pass scorer over a variable list of text options: hashed n-gram encoder, rival-aware attention, gated head, temperature scaling, benchmarked against jevlike.
JEVLAB ARTEnglish⚡ Sub-100ms cognitive reflexes for autonomous coding agents. Powered by TypeSafe AI's Jev & get-fable.
JEVLAB ARTEnglishJev tests shooting skills in the arcade game Time Crisis, with a harness to assist performance.
JEVLAB ARTEnglishA tool that finds local makers using Jev, claiming high accuracy.
JEVLAB ARTEnglishACP and MCP adapter that bridges TypeSafe Jev with any LLM — computer use and typed decisions alongside Codex, Claude, Grok, and OpenCode.
JEVLAB ARTEnglishTypesafe AI SDK in Elixir using Req.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một mô hình nhỏ gọn lấy cảm hứng từ Jev được thiết kế để chạy cục bộ trên MacBook. Nó đóng vai trò là ví dụ thực tế về việc triển khai mô hình nhẹ cho các nhà phát triển quan tâm đến việc thực thi AI di động.
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 ARTEnglishTài nguyên này khám phá Jev, một hệ thống được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng đầu ra có cấu trúc và điểm tin cậy. Nó làm rõ rằng Jev hoạt động khác với các mô hình ngôn ngữ truyền thống và nêu bật các đặc điểm vận hành.
English
AbolA demonstration where Jev was given $10,000 to trade.
EnglishSQL with natural-language predicates, powered by TypeSafe's Jev. Filter, rank, classify and score rows by meaning — batched, cached and cost-guarded.
JEVLAB ARTEnglishjevocks cung cấp một giao diện đơn giản hóa để theo dõi trạng thái thị trường chứng khoán hàng ngày bằng công nghệ Jev. Dự án này minh họa cách tích hợp các luồng dữ liệu tài chính thời gian thực vào kiến trúc ứng dụng dựa trên Jev để đơn giản hóa việc theo dõi thị trường.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này giải thích các chức năng chính và số liệu đánh giá của Jev với tư cách là mô hình System One của TypeSafe. Nó cung cấp cái nhìn tổng quan về cách hệ thống vận hành và các tiêu chí được sử dụng để đánh giá hiệu suất trong quy trình làm việc của tác nhân.
JEVLAB ARTEnglish
RaZaanA Chrome extension enabling agents to browse and interact with websites, utilizing Jev for decision-making.
EnglishAbolA community post describes using Jev to analyze news for stock investment opportunities.
EnglishA developer project for the agents shelf, using MCP tool for Codex instead of listing all options.
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 giới thiệu một bộ định tuyến LLM tối ưu chi phí, giúp chọn ra mô hình kinh tế nhất để xử lý truy vấn. Nó sử dụng Jev để phân loại nhanh, nhằm giảm chi phí vận hành bằng cách tránh các lệnh gọi LLM không cần thiết.
JEVLAB ARTEnglish
Gửi tài nguyên
한국어
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
192
Tools & apps
Start here
Decisions & routing
Agents & browsers
Games & real time
Markets & experiments
Research & data
Creative & growth