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.
1.262 tài nguyên
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Kho 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 ART
EnglishThử 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 ARTEnglishACP and MCP adapter that bridges TypeSafe Jev with any LLM — computer use and typed decisions alongside Codex, Claude, Grok, and OpenCode.
JEVLAB ARTEnglishSnake auto-played by TypeSafe's Jev model: one System One choice per tick, legal moves and facts generated in code.
JEVLAB ARTEnglishTypeSafe AITài liệu tham khảo chính thức này từ TypeSafe phác thảo phương pháp SDE cascade. Nó minh họa cách cấu trúc các quy trình làm việc AI đa giai đoạn để cải thiện độ tin cậy của đầu ra và tính nhất quán logic trong các tác vụ phát triển phần mềm phức tạp.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày một hệ thống quyết định ngoại tuyến sử dụng Jev để đánh giá các nhánh nghiên cứu. Mục tiêu là hợp lý hóa các quy trình ra quyết định phức tạp bằng cách cung cấp một khung cấu trúc để chọn các lộ trình khả thi nhất trong quy trình nghiên cứu.
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 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
Justine MooreJev enables natural language search for Zillow listings, classifying properties by non-standard filters.
EnglishBản trình diễn này cho thấy Jev chơi Connect Four trong môi trường OmarchyLinux. Dự án làm nổi bật sự tích hợp của các vòng lặp ra quyết định thời gian thực cùng với quản lý trạng thái có cấu trúc để thực thi logic trò chơi.
JEVLAB ARTEnglish⚡ Sub-100ms cognitive reflexes for autonomous coding agents. Powered by TypeSafe AI's Jev & get-fable.
JEVLAB ARTEnglishThư viện này cung cấp một client Elixir thông dụng để tương tác với API TypeSafe AI. Nó cho phép các nhà phát triển tích hợp các dịch vụ TypeSafe AI vào ứng dụng Elixir của họ bằng cách sử dụng các mẫu và cấu trúc ngôn ngữ gốc.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp bộ sưu tập gồm 110 kịch bản và trò chơi tương tác được thiết kế để thử nghiệm. Nó cho phép các nhà phát triển kiểm tra và sửa đổi các câu lệnh trong một môi trường có cấu trúc để quan sát cách các đầu vào khác nhau ảnh hưởng đến đầu ra của AI.
JEVLAB ARTEnglish
Kun ChenPlugin tác nhân này sử dụng Jev để xác định các thời điểm tối ưu cho việc nén phiên làm việc. Nó nhằm mục đích cải thiện hiệu quả quản lý ngữ cảnh bằng cách cung cấp hướng dẫn tự động về thời điểm nên hợp nhất dữ liệu phiên.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày việc tích hợp tính năng reranking và định tuyến của LlamaIndex với TypeSafe Jev. Nó khám phá việc sử dụng các điểm số và lựa chọn có kiểu dữ liệu để quản lý quyết định, nhằm cung cấp giải pháp thay thế tiết kiệm hơn so với các phương pháp đánh giá LLM-as-judge truyền thống.
JEVLAB ARTEnglish
x.comA collection of 19 open-source projects using Jev technology for various applications including AI agents and game interactions.
简体中文Comment-moderation playground: paste a comment, Jev decides what to do with it.
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 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 ARTEnglishA community post compares Jev's performance to Astra in gaming scenarios, highlighting its unique approach.
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 ARTEnglishDự án này khám phá việc lọc thư rác zero-shot bằng cách sử dụng các câu hỏi TypeSafe Jev Noul. Nó cung cấp một phân tích so sánh với các cơ sở TF-IDF để đánh giá hiệu suất phân loại trong các tác vụ lọc văn bản.
JEVLAB ARTEnglishA console project where Jev dynamically selects the design system at runtime for tools and apps.
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 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 dành cho nhà phát triển này quản lý việc lựa chọn quy tắc cho Claude, đảm bảo chỉ hiển thị thông tin liên quan. Nó minh họa phương pháp tối ưu hóa tương tác AI bằng cách áp dụng linh hoạt các ràng buộc theo ngữ cảnh.
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 ARTEnglishAn agent skill to discover TypeSafe Jev opportunities, design typed questions, and learn from recent community experiments.
JEVLAB ARTEnglish
x.comA community post describes a plugin that manages agent context by analyzing and pruning unnecessary data, available in Spanish.
JEVLAB ART
EspañolDự 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 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 ARTEnglishTypeSafe AITài liệu chính thức này của TypeSafe cung cấp hướng dẫn có cấu trúc để triển khai các cơ chế gợi ý kỹ năng trong các tác nhân AI. Nó minh họa cách đề xuất các khả năng liên quan cho người dùng nhằm cải thiện hiệu quả tương tác và hoàn thành công việc.
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 ARTEnglishDự án này trình bày một cách triển khai tự động hóa trên MacOS được điều khiển bởi Jev. Nó đóng vai trò là một thiết lập thử nghiệm để sử dụng TypeSafe System One làm công cụ ra quyết định nhằm điều hướng và tương tác với môi trường máy tính để bàn.
JEVLAB ARTEnglish
Sim AudienceThử nghiệm này giới thiệu việc sử dụng Jev để thực hiện kiểm thử A/B trên 4.000 hồ sơ nhân khẩu học khác nhau. Nó chứng minh khả năng của nền tảng trong việc xử lý và đánh giá hiệu suất nội dung trước một lượng khán giả mô phỏng lớn.
EnglishHugging Face Space exploring open-source parallel constrained decoding as an alternative to Jev.
JEVLAB ARTEnglish
MovezAnalyzes 100,000 X posts in 20.4 seconds using 14 yes/no questions per post for viral potential assessment.
EnglishArbiter là một công cụ phát triển được thiết kế để phục vụ các mô hình ra quyết định tùy chỉnh thông qua API tương thích với Jev. Nó cho phép các nhà phát triển triển khai logic ra quyết định có cấu trúc và tùy chỉnh trong ứng dụng của họ bằng giao diện chuẩn hóa.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này đánh giá các nguyên hàm TypeSafe System One bao gồm Choice, Score và Noul. Nó chứng minh cách các cấu trúc oracle có kiểu dữ liệu có thể cung cấp kết quả đáng tin cậy hơn so với các lệnh gọi mô hình ngôn ngữ lớn tiêu chuẩn.
JEVLAB ARTEnglish
Nikunj KothariDự án này minh họa việc sử dụng Jev để đánh giá 3.000 loại đồ ăn nhẹ cho trẻ em dựa trên nhiều tiêu chí. Tác giả báo cáo đã hoàn thành toàn bộ quy trình đánh giá trong 28 giây, cho thấy tiềm năng ra quyết định tự động nhanh chóng trên các tập dữ liệu lớn.
EnglishCông cụ thử nghiệm này sử dụng Jev để phân tích và kiểm tra các chính sách bảo mật cấp hàng (RLS) của Supabase. Nó nhằm mục đích hỗ trợ các nhà phát triển xác định các vấn đề cấu hình tiềm ẩn trong các quy tắc bảo mật cơ sở dữ liệu.
JEVLAB ARTEnglishUltra-fast model routing using Jev for agent-based systems.
JEVLAB ARTEnglishJev giới thiệu một kiến trúc AI mới được thiết kế để cải thiện hiệu quả của trí tuệ phần mềm. Tài nguyên này chứng minh cách mô hình nhằm cung cấp một giải pháp thay thế hiệu quả về chi phí cho các nhà phát triển đang tìm kiếm hiệu suất tối ưu trong các ứng dụng dựa trên AI của họ.
JEVLAB ARTEnglishDự án này giới thiệu một trò chơi Pong nơi Jev thi đấu với nhiều đối thủ LLM khác nhau. Nó chứng minh khả năng tương tác thời gian thực và tích hợp logic trò chơi trong hệ sinh thái Jev thông qua giao diện tương tác đơn giản.
JEVLAB ARTEnglish
Chandramouly KandacharJev controls both hands and fingers to play piano in real-time based on visual input.
EnglishỨng dụng web này trình diễn cách Jev chơi cờ vua với các LLM khác nhau, Stockfish hoặc người chơi thực tế. Nó cung cấp giao diện trực quan để theo dõi các nước đi trực tiếp, xem xác suất nước đi của Jev và quản lý lịch sử ván đấu.
JEVLAB ARTEnglishỨng dụng khách X này tích hợp các quy tắc thông minh Jev để sắp xếp dòng thời gian của bạn. Công cụ này minh họa cách lọc tự động có thể phân loại bài đăng theo chủ đề, loại và tính hữu ích để giúp người dùng quản lý luồng thông tin hiệu quả hơn.
JEVLAB ARTEnglishA macOS tool for identifying safe ports to stop, developed as a GitHub project.
JEVLAB ARTEnglishTài nguyên này cung cấp bản triển khai được lưu trữ của typesafe-ai/jev cho các lệnh gọi đánh giá SDK AI. Nó minh họa cách tích hợp Jev trực tiếp thông qua Vercel AI Gateway, loại bỏ nhu cầu chờ đợi trong danh sách của TypeSafe cho các thao tác này.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp công cụ tìm kiếm mã ngữ nghĩa và kiểm tra sự khác biệt cho các trợ lý lập trình AI như Antigravity, Cursor và Claude Code. Nó sử dụng TypeSafe System One để giúp các nhà phát triển xác minh thay đổi mã và cải thiện hiệu quả tìm kiếm.
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 ARTEnglishCông cụ này hoạt động như một trợ lý mạt chược sử dụng Jev để gợi ý các quân bài nên loại bỏ. Nó được thiết kế để giúp người chơi cải thiện quá trình ra quyết định trong khi chơi bằng cách cung cấp hướng dẫn chiến lược bằng tiếng Nhật.
JEVLAB ARTEnglishCông 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 ARTEnglishTiện ích mở rộng Chrome này tích hợp Jev vào X.com, cho phép người dùng phân tích các bài đăng khi đang duyệt web. Công cụ này minh họa một ứng dụng thực tế của Jev để đánh giá nội dung theo thời gian thực trên nền tảng xã hội.
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 ARTEnglish
Paul WeiJev model demonstrates fast decision-making in a strategy game. Achieves high-speed gameplay with minimal visual feedback.
简体中文otto là một tác nhân mã nguồn mở dành cho macOS và Windows cho phép tương tác máy tính tự nhiên. Nó sử dụng TypeSafe Jev, OCR cục bộ và lập kế hoạch chọn lọc để thực hiện các tác vụ trực tiếp trên môi trường máy tính để bàn.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp danh sách các công cụ, tích hợp và dự án thử nghiệm được tuyển chọn dựa trên Jev. Nó đóng vai trò là thư mục trung tâm cho các nhà phát triển khám phá mô hình System One của TypeSafe AI để ra quyết định có kiểu.
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 ARTEnglishDự án này giới thiệu một giao diện trò chuyện thử nghiệm xử lý đầu vào ký tự thô bằng cách sử dụng TypeSafe Jev Choice. Nó chứng minh một cách tiếp cận mới cho các mô hình tương tác có cấu trúc và có thể quan sát được trong hệ sinh thái Jev.
JEVLAB ARTEnglish
Hugo MontenegroDự án này minh họa việc tích hợp Jev vào trò chơi board game Codenames. Người tạo tuyên bố rằng việc triển khai này đạt được hiệu suất nhanh chóng và tiết kiệm chi phí trong các phiên chơi.
English
Matthew BermanBản demo này giới thiệu cách Jev xử lý 724 quảng cáo từ 37 thương hiệu. Nó minh họa cách tác nhân này xác định các yếu tố sáng tạo và định dạng quảng cáo để hỗ trợ phân tích tiếp thị nhanh chóng.
EnglishA guide explaining Jev's approach to making typed decisions rather than processing text.
JEVLAB ARTEnglishDự án này tích hợp ba tác nhân chạy bằng Jev vào môi trường trò chơi bắn súng góc nhìn thứ nhất. Nó thể hiện sự phối hợp đa tác nhân trong kịch bản chiến đấu thời gian thực, cho thấy cách các mô hình Jev hoạt động như người chơi tự 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 ARTEnglishClaude Code plugin: trim long Bash output with TypeSafe Jev before the model sees it.
JEVLAB ARTEnglishDự án này trình bày cách tích hợp TypeSafe Jev với Grok Bot để đóng vai trò là lớp ra quyết định tiết kiệm chi phí. Nó cung cấp các mẫu kỹ năng và kiểm soát sử dụng để tối ưu hóa tương tác của bot.
JEVLAB ARTEnglishKho lưu trữ này cung cấp một SDK Go không chính thức được thiết kế để tạo điều kiện tích hợp với API Jev của TypeSafe AI. Nó đóng vai trò là công cụ cho các nhà phát triển để triển khai các chức năng dựa trên Jev trong các ứng dụng Go.
JEVLAB ARTEnglishCommunity .NET SDK for the TypeSafe AI System One API — typed noul, choice, and score questions with structured, confidence-scored answers. Not affiliated with TypeSafe AI.
JEVLAB ARTEnglishA tool for evaluating coding sessions by analyzing each turn.
JEVLAB ARTEnglishDự án này cung cấp một ứng dụng thanh menu macOS gốc dành cho Notion. Được xây dựng bằng Swift và SwiftUI, công cụ này nhằm mục đích cung cấp một giao diện nhẹ để truy cập không gian làm việc Notion trực tiếp từ thanh menu hệ thống.
JEVLAB ARTEnglishA developer project integrating Home Assistant with Jev for processing user input without an LLM.
JEVLAB ARTEnglish
Gửi tài nguyên
한국어
日本語
Français
Deutsch
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
4 HIGHLIGHTS
5
Agents & browsers
Creative & growth
Games & real time
Start here
Decisions & routing
Tools & apps
Research & data