Gửi tài nguyên
English
한국어
日本語
Español
Français
Deutsch
简体中文
繁體中文
Português
Bahasa Indonesia
ไทย
Italiano
Türkçe
Polski
Русский
Quay lại phòng thí nghiệmJEVLAB / FIELD NOTES
Mới từ phòng thí nghiệm
Danh sách đọc theo ngày về các tài nguyên mới được thêm vào và TIN TỨC JEVLAB. Hãy quay lại để xem những gì đã thay đổi hoặc theo dõi nguồn cấp RSS trong trình đọc của riêng bạn.
Ghi nhớ lần truy cập này trên trình duyệt này để làm nổi bật các bổ sung mới vào lần sau. Không đăng nhập hoặc theo dõi trên nhiều thiết bị.
Ngày hiển thị khi một mục có sẵn trong JEVLAB, theo giờ UTC, không phải khi nguồn gốc của nó được xuất bản. Các chỉnh sửa chỉ dành cho dịch thuật không được tính là tài nguyên mới.
36
Biểu diễn piano thời gian thực với Jev
Bản trình diễn này cho thấy Jev điều khiển cả hai tay và các ngón tay để chơi piano trong thời gian thực. Hệ thống xử lý đầu vào hình ảnh để phối hợp các chuyển động phức tạp, minh họa khả năng tương tác âm nhạc phản hồi của tác nhân.
x.comDiffJury
DiffJury là một công cụ phân tích các yêu cầu kéo (pull request) công khai để xác định tính an toàn khi hợp nhất. Tác giả khẳng định công cụ này sử dụng các khả năng của Jev để tự động hóa việc xem xét mã và phát hiện lỗi trước khi tích hợp.
x.comJev Social
Jev Social giới thiệu một công cụ nghiên cứu tự động thực hiện các thao tác trình duyệt có giới hạn trên các nền tảng mạng xã hội. Nó thu thập bằng chứng từ Instagram, TikTok và LinkedIn để tạo các báo cáo có trích dẫn dựa trên dữ liệu đã truy xuất.
github.comJev chơi Balatro
Bản trình diễn này cho thấy Jev từ TypeSafe AI đang chơi trò chơi bài Balatro. Người tạo tuyên bố rằng hệ thống đưa ra các quyết định chơi trò chơi trong vòng 200-500ms, minh họa tiềm năng tương tác nhanh trong các môi trường kỹ thuật số phức tạp.
x.comJev_apps
Kho lưu trữ này cung cấp cái nhìn tổng quan về các ứng dụng dựa trên Jev. Nó giải thích các chức năng cốt lõi, nguyên lý hoạt động cũng như ưu và nhược điểm để giúp người dùng hiểu cách các công cụ này vận hành trong thực tế.
github.comjev-document-classification
Dự án này trình bày một phương pháp tự động để phân loại các tài liệu dựa trên văn bản. Nó sử dụng mô hình System One của TypeSafe để tạo điều kiện cho các quy trình phân loại hiệu quả, nhằm cung cấp giải pháp tiết kiệm chi phí để quản lý dữ liệu tài liệu.
github.comjev-browser
Dự án này cung cấp SDK và CLI dựa trên Jev để tự động hóa trình duyệt. Nó minh họa việc tích hợp với Playwright để cho phép các xác nhận mang tính quyết định và các thao tác trình duyệt bền vững trong kiến trúc máy chủ MCP.
github.comslop-grader
Công cụ này sử dụng Jev để đánh giá các tệp markdown dựa trên các bộ quy tắc tùy chỉnh. Nó xác định các vi phạm về chất lượng nội dung và tạo điểm số, cho phép các tác nhân tự động thực hiện các sửa đổi cần thiết dựa trên phản hồi được cung cấp.
github.comtalkr
talkr là một công cụ phân tích giọng nói giúp đánh giá các bài phát biểu dài 30 giây. Nó xác định các từ đệm, khoảng dừng và mức độ tự tin để cung cấp phản hồi giúp người dùng cải thiện kỹ năng giao tiếp.
x.comjevql
jevql cung cấp giao diện SQL ngữ nghĩa cho Postgres, được hỗ trợ bởi Jev. Công cụ này minh họa cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể được áp dụng để tạo các truy vấn SQL, giúp đơn giản hóa việc tương tác với cơ sở dữ liệu.
github.comJev chơi Doom
Bản trình diễn này cho thấy Jev thực hiện việc ra quyết định theo thời gian thực trong trò chơi Doom. Người tạo tuyên bố rằng hệ thống thực hiện các thao tác với tần suất lên đến mười lần mỗi giây trong khi chơi.
x.compi-jev-compaction
Dự án này cung cấp cơ chế tự động xóa ngữ cảnh trong Pi mà không làm mất lịch sử hội thoại. Nó minh họa cách quản lý việc sử dụng bộ nhớ trong khi vẫn duy trì tính liên tục của các tương tác.
github.comLaneBreak
LaneBreak sử dụng TypeSafe Jev để tự động hóa việc ưu tiên và định tuyến các phiếu hỗ trợ. Dự án này thể hiện một phương pháp có cấu trúc để quản lý các yêu cầu dịch vụ thông qua quy trình ra quyết định theo lập trình.
github.comĐánh giá một bài luận về AI tiên phong
Bản demo này cho thấy Jev phân tích nhịp điệu tường thuật của một bài luận do Dario Amodei viết. Nó minh họa cách các công cụ tự động có thể được áp dụng để đánh giá luồng cấu trúc và bố cục của các bài viết kỹ thuật phức tạp.
x.comfable-jev
Dự án này tích hợp Jev và get-fable để hỗ trợ xử lý nhận thức nhanh cho các tác nhân lập trình tự động. Người tạo tuyên bố rằng việc triển khai đạt thời gian phản hồi dưới 100ms, mặc dù các số liệu hiệu suất này chưa được xác minh độc lập.
github.compong-jev
Dự án này trình diễn cách triển khai Atari Pong sử dụng TypeSafe Jev. Nó minh họa việc điều khiển trò chơi thông qua một câu hỏi lựa chọn định kiểu cho mỗi khung hình mà không cần gửi dữ liệu tọa độ cho mô hình.
github.comSách hướng dẫn gợi ý kỹ năng TypeSafe AI
Tài 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.
docs.typesafe.aixtags
xtags 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.
github.comjev-mcp
Máy chủ MCP này tích hợp TypeSafe Jev vào các môi trường lập trình như Cursor và Codex. Nó minh họa cách kết hợp Jev vào các vòng lặp phát triển tự động để hỗ trợ các tác vụ lập trình thông qua giao diện máy khách MCP tiêu chuẩn.
github.comTrình phân loại phiếu hỗ trợ
Việc 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.
x.comCerebellum-2B
Cerebellum-2B là một mô hình tác nhân AI không tự hồi quy dựa trên Qwen3.5-2B. Nó trình diễn khả năng định tuyến công cụ O(1) và tự động hóa DOM, cung cấp một giải pháp thay thế mã nguồn mở cho việc phát triển quy trình ra quyết định hiệu quả.
github.comPhân tích quảng cáo đối thủ với Jev
Bản 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.
x.comtypesafe-cli
Tiện ích dòng lệnh này cho phép người dùng truy vấn Jev trực tiếp từ terminal. Nó minh họa một mô hình tương tác có cấu trúc, buộc các phản hồi phải tuân theo các định dạng cụ thể như null, lựa chọn hoặc điểm số thay vì văn bản tự nhiên.
github.comawesome-typesafe
Kho lưu trữ này cung cấp danh sách các tài nguyên chính thức và dự án cộng đồng được tuyển chọn cho TypeSafe, các mô hình System One và Jev. Nó đóng vai trò là thư mục tập trung cho các nhà phát triển muốn khám phá hệ sinh thái và tích hợp các công nghệ này.
github.compi-jev
Dự án này cung cấp một hệ thống hỗ trợ bởi Jev để truy xuất tệp và lưu trữ yêu cầu vào bộ nhớ đệm. Nó nhằm mục đích tối ưu hóa quy trình làm việc trên các thiết bị Raspberry Pi thông qua xử lý dữ liệu thông minh.
github.comjev-system-architect
Công cụ này cung cấp kỹ năng kiến trúc hệ thống cho TypeSafe AI Jev/System One. Nó minh họa cách xử lý các đánh giá ngữ nghĩa mơ hồ thành các nguyên hàm Choice, Score và Noul có cấu trúc để cải thiện việc ra quyết định của hệ thống.
github.comtypesafe-adblock
Tiện ích mở rộng Chrome thử nghiệm này sử dụng mô hình TypeSafe Jev để xác định và xóa các phần tử DOM được phân loại là quảng cáo. Dự án này chỉ mang tính chất minh họa cục bộ và không nhằm mục đích sử dụng như một trình chặn quảng cáo thực thụ.
github.comTích hợp AI không hội thoại
Hướng dẫn này khám phá việc triển khai các tác nhân AI không hội thoại bằng cách sử dụng Jev. Nó cung cấp các hướng dẫn thực tế để sử dụng SDK Python và JavaScript, các yêu cầu HTTP thô và cấu hình kỹ năng tác nhân cho các nhà phát triển.
ziplyne.agencyQuy trình làm việc SEO và GEO của Jev
Tài nguyên này giới thiệu bảy quy trình làm việc tự động cho Jev tập trung vào tối ưu hóa công cụ tìm kiếm và địa lý. Nó bao gồm các nhiệm vụ thực tế như phân tích trang đối thủ, đánh giá khả năng trích dẫn và chiến lược tối ưu hóa nội dung.
x.comJev board
Jev board là một công cụ dành cho các giao diện trí tuệ môi trường. Dự án này trình diễn việc tích hợp các mô hình nhanh và đáng tin cậy để tạo điều kiện cho các tương tác người dùng phản hồi nhanh trong khung giao diện tạo sinh.
x.comjev-gomoku
Dự án này cung cấp một nền tảng thử nghiệm cho trò chơi Gomoku dựa trên Jev với hệ thống nhập liệu dạng lưới. Người dùng có thể quan sát quá trình ra quyết định của mô hình từng bước một và hỗ trợ chơi trực tiếp cũng như xem lại các ván đấu.
github.comjevcache
jevcache cung cấp cơ chế lưu trữ quyết định cho các mô hình Jev an toàn về kiểu dữ liệu. Công cụ này cho phép ghi nhớ đầu ra của mô hình, đảm bảo các yêu cầu lặp lại có tính xác định, có thể chia sẻ và hiệu quả thông qua tệp nhị phân nhỏ gọn.
github.comCánh tay robot điều khiển bằng Jev
Bản demo này giới thiệu một cánh tay robot sử dụng Jev để thao tác vật thể theo thời gian thực. Người tạo báo cáo rằng hệ thống tích hợp đầu vào hình ảnh để thực hiện các quy trình ra quyết định với tốc độ hai chu kỳ mỗi giây.
x.comLinkedIn NoSlop
Tiện ích mở rộng trình duyệt này nhằm mục đích cải thiện sự tập trung của người dùng bằng cách tự động làm mờ các bài đăng có giá trị thấp trên LinkedIn. Dự án thể hiện một cách tiếp cận thiết thực để lọc nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội nhằm giảm bớt sự lộn xộn kỹ thuật số.
github.comCông cụ dự đoán câu hỏi thi Jev
Công cụ này trình diễn khả năng của Jev trong việc phân tích và xếp hạng các câu hỏi thi dựa trên xác suất xuất hiện trong các bài kiểm tra thực tế. Người tạo tuyên bố hệ thống xử lý dự đoán trong 80 giây, dù độ chính xác chưa được kiểm chứng.
x.comfastbrowse
Dự án dành cho nhà phát triển này minh họa phương pháp duyệt web dựa trên tác nhân, trong đó Jev chọn các hành động còn LLM xử lý việc lập kế hoạch và trích dẫn nguồn. Đây là một khung thử nghiệm để tự động hóa các tác vụ trên trình duyệt thông qua suy luận có cấu trúc.
github.com
