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
jevalyn
jevalyn 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.
github.comArbiter
Arbiter 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.
github.comjev-rules
Công 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.
github.comjev-eval-agent
Dự án này giới thiệu một tác nhân trợ lý cá nhân được xây dựng trên nền tảng eve của Vercel. Nó sử dụng 100 công cụ mô phỏng để so sánh hiệu quả của Jev với các LLM tiêu chuẩn bằng cách đo lường số bước cần thiết để hoàn thành tác vụ.
github.comTrình mô phỏng lái xe được điều khiển bởi Jev
Dự án cộng đồng này trình diễn việc tích hợp Jev để vận hành trình mô phỏng lái xe tự động của Tesla. Nó cung cấp một ví dụ thực tế về cách Jev có thể được áp dụng để kiểm soát các môi trường mô phỏng phức tạp.
x.comclarity-judge
Công cụ này sử dụng mô hình Jev để thực hiện kiểm tra chất lượng viết trên nhiều trục. Nó cung cấp các kiểm tra riêng biệt, mỗi kiểm tra đều có kết luận và mức độ tin cậy để đánh giá nội dung một cách chi tiết.
github.comLọc các công việc WIP theo ý nghĩa
Công 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.
x.comJev Ultrafast
Jev Ultrafast là một tác nhân trình duyệt được thiết kế để đạt hiệu quả cao. Nó chọn các thao tác và phần tử DOM trong một yêu cầu duy nhất, chỉ sử dụng mô hình ngôn ngữ nhỏ khi cần nhập văn bản để hoàn thành tác vụ.
github.commodelsystem
Kho lưu trữ này cung cấp một danh mục được tuyển chọn về các mô hình Hệ thống Một và ra quyết định. Nó đóng vai trò là không gian đóng góp cho dự án modelsystem.one, tập trung vào việc tổ chức các khung làm việc cho các quá trình nhận thức phân tích và trực giác.
github.comjev-shield
Tiện ích mở rộng Chrome này sử dụng TypeSafe Jev để xác định và chặn quảng cáo gốc, nội dung được tài trợ và quảng cáo video. Dự án thể hiện phương pháp lọc nội dung tập trung vào quyền riêng tư bằng cách áp dụng phân tích ngữ nghĩa cho các nguồn cấp dữ liệu trình duyệt.
github.comChuyển đổi giữa chơi thủ công và AI
Dự án trò chơi này trình diễn cơ chế chuyển đổi giữa điều khiển thủ công và lối chơi dựa trên AI. Nó cho thấy cách Jev có thể được tích hợp vào các môi trường tương tác để tạo điều kiện chuyển đổi thời gian thực giữa đầu vào của con người và quyết định tự động.
x.comBouncer
Bouncer là một dự án tác nhân thực thi các chính sách bằng cách đánh giá các lệnh gọi công cụ của Claude Code. Nó cung cấp cơ chế để giám sát và hạn chế các hành động tự động trong môi trường phát triển.
github.comCông cụ kiểm tra Supabase RLS
Công 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.
x.comJev trong Pydantic AI
Hướng dẫn này trình bày cách tích hợp Jev với các tác nhân Pydantic AI để tạo điều kiện cho các hoạt động an toàn về kiểu dữ liệu. Nó cung cấp cho các nhà phát triển một cách tiếp cận có cấu trúc để đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu.
pydantic.devBa bot Jev trong một trò chơi FPS
Dự 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.
x.comjev-lm
Dự án này triển khai một mô hình ngôn ngữ cấp từ sử dụng Jev cho lớp đầu ra của nó. Nó trình bày các kỹ thuật soạn thảo n-gram, xác minh đoạn Noul và đánh giá bit trên mỗi token cho nghiên cứu mô hình ngôn ngữ.
github.comBản demo Wiki-link clicker
Bản demo này giới thiệu cách Jev chọn các liên kết ứng viên trên trang web để đạt được mục tiêu cụ thể. Nó minh họa quy trình ra quyết định của tác nhân khi tương tác với các liên kết trong môi trường trình duyệt.
x.comjev-pick-and-place-study
Dự án thí điểm MuJoCo này đánh giá hiệu suất chọn và đặt của robot bằng cách so sánh Jev, Claude Haiku và các quy tắc phản ứng. Nó cung cấp một môi trường có thể tái lập để quan sát cách các phương pháp ra quyết định khác nhau xử lý các tác vụ thao tác cơ bản trong môi trường vật lý mô phỏng.
github.comperfectrecall
Dự 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.
github.comCổng quyết định nghiên cứu ngoại tuyến
Dự 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.
x.comopen-jev của daseinlabs
Dự án này trình diễn cách chấm điểm tùy chọn một lượt bằng cách sử dụng mô hình Gemma 3 4B cục bộ trên Apple silicon thông qua MLX. Nó bao gồm một bản demo Doom để minh họa việc triển khai phương pháp chấm điểm này.
github.comThe Jev-enator
Dự 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.
github.comHollow Creek
Hollow Creek giới thiệu các NPC làng đánh giá người chơi mỗi tick để quyết định hành động và trạng thái cảm xúc của họ. Thử nghiệm này chứng minh một hệ thống tương tác phản ứng không dựa trên hội thoại, nơi các nhân vật liên tục xử lý đầu vào môi trường để định hình hành vi.
hollow-creek-sigma.vercel.appjev-radar
Kho lưu trữ này cung cấp công cụ theo dõi toàn diện cho hệ sinh thái Jev với hơn 220 trường hợp được ghi lại. Nó bao gồm các mục được phân loại theo độ tin cậy, được quét lại mỗi ba giờ và kèm theo hướng dẫn truy cập API.
github.comCông cụ tìm từ khóa App Store
Công cụ này hỗ trợ các nhà phát triển tối ưu hóa khả năng hiển thị trên App Store bằng cách phân tích chiến lược từ khóa của đối thủ cạnh tranh. Nó sử dụng Jev để lọc và xác định các thuật ngữ tìm kiếm phù hợp, giúp cải thiện siêu dữ liệu.
x.comBộ định tuyến OCR theo từng trang
Hệ thống dựa trên Jev này tự động hóa việc xử lý tài liệu bằng cách phân tích các tệp PDF theo từng trang. Nó trình diễn một quy trình ra quyết định giúp xác định trang nào cần xử lý OCR, nhằm tối ưu hóa tài nguyên khi số hóa tài liệu.
x.comailerix
ailerix là một bộ định tuyến mô hình an toàn kiểu dữ liệu dành cho hệ thống Jev. Nó minh họa phương pháp phân loại các yêu cầu gửi đến vào các tuyến danh mục được định kiểu để tăng độ tin cậy của hệ thống.
github.comSearch-Function-Test
Dự án này trình diễn giao diện tìm kiếm hội thoại cho cơ sở dữ liệu bài viết sử dụng Jev AI. Mục tiêu là cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên để tìm kiếm các câu trả lời liên quan từ kho nội dung lớn.
github.comAI slop detector
Công cụ này sử dụng Jev để phát hiện nội dung do AI tạo ra trên các trang web. Nó trình bày một phương pháp phân tích các chỉ số cụ thể để gắn cờ tài liệu tự động, mặc dù hiệu quả của các mô hình phát hiện này vẫn cần được đánh giá thêm.
x.comjevchess
Ứng 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.
github.comjev-demos
Kho lưu trữ này cung cấp một bộ sưu tập các bản demo thử nghiệm được thiết kế để đánh giá chức năng của mô hình Jev System One. Đây là nguồn tài nguyên thực tế để kiểm tra hiệu suất và hành vi của mô hình trong nhiều tình huống.
github.comjev-reflex-autonomy-lab
Dự án phòng thí nghiệm này trình diễn khả năng tự hành của nhiều máy bay không người lái bằng cách sử dụng cơ chế ra quyết định phản xạ TypeSafe Jev. Nó khám phá cách các hành động phản xạ này có thể kết hợp với hướng dẫn chiến lược Hệ thống 2 tùy chọn.
github.comTypeSafe AI playground
Dự 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.
github.comBộ lọc Reply-Guy
Công cụ cộng đồng này sử dụng Jev để tự động xác định và lọc các bình luận 'reply-guy' không mong muốn trên các nền tảng xã hội. Nó minh họa ứng dụng thực tế của việc kiểm duyệt nội dung tự động nhằm cải thiện chất lượng tương tác bằng cách lọc bỏ các phản hồi không được yêu cầu.
x.comtypesafe-rs
SDK Rust này cung cấp giao diện để tương tác với TypeSafe System One. Nó được thiết kế để ưu tiên các hoạt động có độ trễ thấp cho các nhà phát triển xây dựng hệ thống yêu cầu tính an toàn kiểu nghiêm ngặt trong hệ sinh thái Jev.
github.comDi chuyển các quy tắc được mã hóa cứng sang Jev
Dự án này minh họa việc di chuyển logic được mã hóa cứng sang Jev để tối ưu hóa quy trình xử lý AI. Người tạo tuyên bố rằng quá trình chuyển đổi này giúp cải thiện hiệu quả và giảm chi phí vận hành cho các công cụ như aiseotracker và linkdr.
x.com
