Jev发布帖
Diogo Almeida介绍了TypeSafe的结构化决策模型Jev。该资源概述了模型的核心方法、实际应用示例以及作者所报告的性能指标。
Diogo Almeida介绍了TypeSafe的结构化决策模型Jev。该资源概述了模型的核心方法、实际应用示例以及作者所报告的性能指标。
TypeSafe正式启动其研究实验室,并向开发者社区介绍了Jev。此公告包含由Diogo Almeida制作的发布影片,并为该项目的使命和未来方向提供了基础背景。
TypeSafe 现已取消 Jev 的候补名单,向公众开放平台访问权限。开发者可以使用官方控制台,将类型化决策功能集成到自己的软件应用程序中并进行测试。
TypeSafe强调Jev的类型化输出方法:应用程序提供状态和问题,然后根据概率、选择或评分进行操作。相关公告还介绍了Venice API集成。
Start with the Launch Post. Explore four official signals.
1,262 项资源
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Local Telegram channel JSON analyzer for intent, quality, sentiment, and speaker tone.
Jev HOLDFIT 23%CAT 59%
该工具将 Chrome DevTools 与 MCP 集成,以实现自动化浏览器导航。它演示了一个工作流程,其中代理识别目标位置并执行特定的 DevTools 命令来完成任务。
Source-linked curation
该项目展示了一种将 Jev 代理技能集成到 Oxlint 静态分析框架中的方法。它提供了一种技术实现,通过旨在利用 Jev 逻辑的自定义插件来扩展代码检查功能。
JEVLAB ARTSource-linked curation
A Chrome extension using Jev to filter out AI-generated content from YouTube, caching results for efficiency.
Jev HOLDFIT 63%CAT 50%
该存储库提供了使用 Jev 在 Hyperliquid 平台上进行实时交易的实现。它演示了如何将自动化交易逻辑与交易所 API 集成,以实时执行市场操作。
Source-linked curation
该实验探索了将 Jev 集成到搜索界面中,通过意图识别来改善用户体验。创建者展示了意图感知逻辑如何优化 Replicas 平台内的搜索结果。
Source-linked curation
该存储库展示了一个基于 Qwen3.5-0.8B 架构的 Jev 风格校准决策模型。它探讨了在紧凑型语言模型环境中实现选择、评分和 Noul 决策框架的方法。
Source-linked curation
Cost-optimized OpenRouter model router using TypeSafe's Jev, with a live full-catalog scorer instead of a hardcoded model list.
Jev HOLDFIT 76%CAT 44%
Open replica of TypeSafe's Jev: typed calibrated decisions in one forward pass, on Gemma 4 E2B / Gemma 3 270M (Modal).
Jev HOLDFIT 59%CAT 37%
该演示展示了 Jev 独立游玩 Flappy Apex 的过程。创作者声称,该代理通过利用 Appduct 和 Fable 框架,能够在无需人工干预的情况下自主导航游戏环境并获得高分。
Source-linked curation
Experimental Hermes plugin: Jev-assisted model routing plans with budget and capability constraints. API access pending.
Jev HOLDFIT 61%CAT 94%
Rust SDK for the TypeSafe AI API.
Jev PASSFIT 87%CAT 97%
该项目提供了 system-one-adapter 的 Rust 实现,旨在支持基于 LLM 的评估。它为希望在 Rust 环境中集成 system_one 评估方法的开发者提供了技术参考。
Source-linked curation
该存储库提供了 Jev 和 TypeSafe AI 集成的公开演示。项目展示了如何使用这些框架实现申请流程的决策逻辑,为探索自动化评估工作流的开发人员提供了实用的参考资料。
Source-linked curation
A tool that scores video ad shots in 1.5 seconds using Maxfusion and Jev, processing over 450 ads in under three minutes.
Jev HOLDFIT 67%CAT 41%
Jev Auto Router 展示了一个用于 Codex 的按调用路由系统,可动态选择 GPT 模型和工作强度。它利用本地代理来保持工具循环,并通过独立验证来确认任务是否成功完成。
Source-linked curation
A flexible and configurable CLI model router using TypeSafe Jev.
Jev HOLDFIT 69%CAT 46%
该实验性协议探索了 AI 代理之间基于证据的交接。它展示了一种由 Jev 辅助的审查机制,旨在确保结果在传递给主代理之前经过验证。
Source-linked curation
该存储库提供了一个用于处理决策模型的 Ruby 客户端库,专门针对 Typesafe Jev。它为开发人员提供了一种将结构化决策逻辑直接集成到 Ruby 应用程序中的实用工具。
Source-linked curation
这份 TypeSafe AI 官方指南演示了从预解析输入中提取结构化数据的技术。它为开发人员提供了标准化方法,以提高在 TypeSafe 工作流中处理复杂信息时的可靠性。
Jev HOLDFIT 91%CAT 48%
该项目演示了如何通过 MLX 在 Apple 芯片上使用本地 Gemma 3 4B 模型进行单次选项评分。它包含一个 Doom 演示,旨在展示这种评分方法的具体实现效果。
Source-linked curation
该存储库为 Jev 模型提供了基于 TypeScript 的实验和评估工具。它作为一种技术资源,供开发人员通过结构化的基准测试和测试框架来分析模型的性能和延迟。
Source-linked curation
Instinct 展示了一种基于 Jev 的界面选择方法。用户通过自然语言描述用例,系统随后将其映射到固定目录中的现有 UI 组件,而无需生成任何代码或副本。
Source-linked curation
此集成将 Home Assistant 与 TypeSafe Jev 连接起来。它允许用户查询家庭数据,并将概率、选项或分数作为智能家居仪表板中的实体进行接收。
Source-linked curation
该工具展示了一种在分类法中管理 Jev 选择的递归方法。它允许用户在保持与 TypeSafe Jev 既定选择限制兼容的同时,浏览超过 255 个选项。
Source-linked curation
该资源展示了 Jev 在浏览器自动化环境中的功能表现。它通过实际案例演示了系统如何处理特定的支持任务和导航工作流,为评估其在真实 Web 交互场景中的性能提供了参考基准。

Jev HOLDFIT 49%CAT 90%
Jev-AV 是一款安全工具,通过提取可执行文件、脚本和文档的熵值、哈希等结构特征进行分析。它利用 Jev 来实时评估这些文件是否存在恶意行为。
Source-linked curation
这份 TypeSafe 官方参考资料概述了 SDE cascade 方法论。它展示了如何构建多阶段 AI 工作流,以提高复杂软件开发任务中输出的可靠性和逻辑一致性。
Jev HOLDFIT 88%CAT 39%
Probably: live BTC, ETH, and XRP prices with a shared TypeSafe buy-or-wait demonstration. No trades placed.
Jev PASSFIT 78%CAT 99%
A free open-source search tool powered by Jev and a search API for plain language queries.
Jev HOLDFIT 62%CAT 45%
该项目提供了一个用于持续软件质量审查的本地优先 MCP 插件。它利用 Jev 使 AI 编码代理能够执行自动化代码分析,从而在本地环境中维护代码库的质量标准。
Source-linked curation
此 Chrome 扩展程序使用 Jev 判断对 X 上的帖子进行标记。它演示了一种实时内容分析方法,并提供了一个实时计数器,用于跟踪浏览过程中产生的处理成本。
Source-linked curation
An educational Jev-like visual inference experiment on Apple Silicon: shared context, direct candidate scoring, and local visual demos.
Jev HOLDFIT 43%CAT 71%
UXRay 是一款屏幕覆盖工具,旨在检测并突出显示操纵性界面模式。该项目展示了如何通过自动化视觉分析帮助用户识别网页设计中的暗黑模式,从而提高数字透明度。
Source-linked curation
该工具展示了 Jev 根据题目出现在真实考试中的可能性来分析和排序考试题目的能力。创建者声称该系统可在 80 秒内完成预测处理,但其准确性尚未经过独立验证。
Jev HOLDFIT 59%CAT 44%
该项目展示了一个自主网页浏览代理,它将 Jev 的决策能力与 Vercel 的 agent-browser 执行功能相结合。项目中包含一个基准测试,用于评估系统在浏览和与实时网站交互时的性能表现。
Source-linked curation
该工具通过 Jev 直接解析 Gherkin 功能文件,从而实现自动化测试。它利用 TypeSafe AI 来解析步骤并通过 Playwright 执行,无需手动编写步骤定义。
JEVLAB ARTSource-linked curation
Jev plays browser table tennis in real time: structured telemetry, typed decisions, ordinary Chrome inputs, and auditable evidence.
Jev PASSFIT 71%CAT 94%
此 Go SDK 为 TypeSafe AI API 提供了接口。它允许开发者向服务发送类型化查询,并接收结构化的概率分布作为输出,从而简化了在 Go 应用程序中的集成过程。
Source-linked curation
该存储库提供了一个静态仪表板,用于比较 Jev、luna-none 和 luna-low 模型在 2026 年日本共同考试中的表现。该项目作为一个实验性基准,旨在评估这些 AI 架构在标准化学术考试题目中的处理能力。
Source-linked curation
该项目展示了一个基于 Jev 的 LinkedIn 招聘代理。它演示了代理如何浏览相关个人资料、保存链接,并根据用户提供的招聘简报对候选人进行评估。
JEVLAB ARTSource-linked curation
此命令行界面工具展示了 Jev 的自动化路由系统。它接收用户任务和订阅列表,并根据提供的参数确定最适合处理该请求的模型或代理,从而实现任务分配的自动化。
Source-linked curation
该命令行工具提供了与 Jev AI 模型交互的方法。它展示了开发人员如何将 Jev 功能集成到基于终端的工作流程中,从而简化模型访问和执行过程。
Source-linked curation
该项目展示了一种通过草图和优化循环来创作像素艺术的工作流程。它演示了如何集成 Jev 和 DeepSeek,通过自动化反馈周期来迭代改进数字插图。
Source-linked curation
该项目探索了如何将 Jev 集成到 UX/UI 设计工作流程中。它展示了该模型在解释色彩相关任务方面的潜力,并提出了通过基于语言的输入与创意界面进行交互的新方式。
Source-linked curation
该存储库提供了 Jev 生态系统的全面追踪工具,记录了超过 220 个案例。它包含经过置信度分级的条目,每三小时自动重新扫描一次,并附带 API 访问指南以供参考。
Source-linked curation
该项目展示了由 Jev 驱动的 MacOS 自动化实现。它作为一个实验性设置,演示了如何利用 TypeSafe System One 作为决策引擎来导航并与桌面环境进行交互。
Source-linked curation
该资源概述了将 Jev 集成到 AI 代理开发工作流程中的十步框架。它侧重于旨在提高构建和部署自主代理系统时运营成本效率的架构策略。
Source-linked curation
这个用于 System One API 的 Scala 3 客户端提供了一个与效果无关的接口,兼容多种 sttp 后端。它允许开发者使用自己偏好的效果系统集成 Jev 服务,同时确保问题值的类型安全。
Source-linked curation
该 Rust 库为 AI 服务提供了类型安全的客户端,支持异步和阻塞后端。它演示了如何实现可观察的重试机制,以提高 AI 驱动应用程序交互的可靠性。
Source-linked curation
该存储库记录了一项评估 Jev 决策模型作为经济高效型 LLM 路由器的实验。它提供了将路由性能与 RouterArena 平台上的既定指标进行比较的基准测试,旨在分析模型选择任务中的效率。
Source-linked curation
A community project uses Jev to detect AI-generated text, providing real-time sentence-by-sentence analysis.
Jev HOLDFIT 59%CAT 36%
该合集展示了由 Jev 决策驱动的互动棋盘游戏。它演示了如何将自动化决策逻辑整合到传统的桌面游戏机制中,为玩家提供了一种新型的游戏体验。
Source-linked curation
⚡ Ultra-fast, low-cost intelligent task classifier and 3-tier routing engine powered by TypeSafe Jev (System One).
Jev PASSFIT 72%CAT 99%
A community reference exploring how Jev perceives toxic content, with limited detailed analysis.
Jev HOLDFIT 35%CAT 32%
A test project based on Jev AI, the goal is to build a search function for a blog/article website that has 100s of articles to search from, So the user can actually use the search as chat to question anything and find related answers/articles.
Jev HOLDFIT 68%CAT 56%
该代理插件利用 Jev 来确定会话压缩的最佳时机。它旨在通过提供关于何时整合会话数据的自动化指导,来提高上下文管理的效率。
Source-linked curation
该存储库提供了一个用于评估 Jev 模型安全性的框架。它展示了针对提示词注入和漏洞代码检测的测试方法,并利用 jev-go 库对 System One 模型进行盲测基准评估。
Source-linked curation
Practical guide: playground, Python and JS SDKs, raw HTTP, and the agent skill.
Jev PASSFIT 77%CAT 94%
该存储库提供了一个用于发现、设计和评估 TypeSafe Jev 决策循环的框架。它作为一种研究型工具,旨在帮助开发人员在 Jev 生态系统中构建和验证自动化决策流程。
Source-linked curation
s1-rs 为 Rust 提供了一个类型化的系统一(System One)层,专注于选择、评分和 Noul 机制。该库展示了一种架构方法,通过结构化的类型安全抽象,将直观的决策模式集成到 Rust 应用程序中。
Source-linked curation
Visual Jev lab for multiple games and emulator platforms.
Jev HOLDFIT 51%CAT 90%
该网页项目提供了一个3D国际象棋环境,Jev可以在其中扮演双方。用户既可以观摩自动进行的对局,也可以随时介入并接管其中一方的控制权。
Source-linked curation
Jev plays Puyo Puyo. A community post describing an experiment where Jev makes decisions in a game by evaluating board states and strategies.
Jev HOLDFIT 65%CAT 99%
Neovim popup for jev-lens verdicts: do I need to look, which files, and strip the debris.
Jev HOLDFIT 62%CAT 49%
该资源展示了一种在游戏过程中动态生成游戏环境的技术方法。它演示了程序化系统如何实时创建可游玩的关卡,为开发者在自己的项目中实现自适应世界构建机制提供了实用的参考。
Jev HOLDFIT 14%CAT 66%
该 Rust 库为与 TypeSafe AI 的 Jev 生态系统交互提供了轻量级集成。它演示了开发人员如何在基于 Rust 的应用程序中实现与 Jev 服务的客户端连接。
Source-linked curation
Jev's effectiveness in performing intent-based search within Gmail.
Jev HOLDFIT 56%CAT 79%
Independent walkthrough separating TypeSafe's published claims from public evidence.
Jev HOLDFIT 59%CAT 47%
该资源提供了 TypeSafe AI 的官方法律框架和合规指南。它概述了用户在使用平台服务及相关 AI 基础设施时必须遵守的条款和条件。
Source-linked curation
该命令行界面工具允许用户直接从 shell 执行排序、评分和分类等校准判断。它展示了一种与 TypeSafe Jev 工作流交互的代理人体工程学方法,旨在简化数据处理流程。
JEVLAB ARTSource-linked curation
该项目演示了使用 Jev 作为决策模型的浏览器自动化。它提供了一个框架,将 TypeSafe AI 逻辑集成到网页浏览任务中,从而实现与浏览器环境的结构化交互。
Source-linked curation