Launches vom 16. September 2026

Der Agent überführt sichtbare Bedienelemente in einen indizierten Aktionsraum für ein natürlichsprachliches Ziel. Jev wählt Aktion und passendes Element in einer Anfrage; nur für TYPE_TEXT erzeugt ein separates kleines LLM Text.

Es behandelt Routing, Wiederholungen und Evidenzprüfungen durch direkt gelesene Auswahlwahrscheinlichkeiten, ohne Antwortsätze zu erzeugen. Nachgebildet wird Jevs Schnittstellenmuster, nicht das unveröffentlichte Modell oder Training; es besteht keine Verbindung zu TypeSafe.

Der Bot ersetzt Post-only-Limitorders je Monad-Block und überträgt Orderbuch-, Order- und Ausführungsereignisse an ein Dashboard. Mit MODEL=jev und TYPESAFE_AI_API_KEY entscheidet Jev über Kauf oder Verkauf; das Standardmodell mock nutzt eine Momentum-Heuristik.

typesafe-computer-use setzt schriftliche Ziele in Mac-Aktionen um und liest den Bildschirm über OCR und Bedienungshilfen. TypeSafe Jev wählt Aktion, Ziel und Website. Der Code berechnet Fakten; ein separates Schreibmodell erzeugt freien Text. Erforderlich sind ein TypeSafe-Schlüssel sowie Bildschirmaufnahme- und Bedienungshilfenrechte. Die CLI bietet einen Probelauf vor der tatsächlichen Maus- und Tastatursteuerung.

decider liefert Choice-, Score- und Noul-Wahrscheinlichkeiten aus Zustand und typisierten Fragen in einem Vorwärtsdurchlauf. Die unabhängige Modellfamilie nach Jev-Vorbild basiert auf Qwen; ihre Trainingsdaten wurden nicht aus Jev destilliert. Python Decider aufrufen oder TypeSafe-SDKs mit dem kompatiblen lokalen HTTP-Endpunkt verbinden.

Jev Review untersucht Git-Diffs oder ganze Codebasen auf Korrektheit, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Kompatibilität und Testabdeckung. Jev wählt Belege, klassifiziert Mechanismen, bewertet den Schweregrad und wählt bei Bedarf per Choice einen Reviewer. Der Code setzt Schwellenwerte und Ablaufregeln um. Mit Node.js 24+, Git und TypeSafe-Schlüssel JSON-Berichte erzeugen oder gespeicherte Prüfungen lokal ansehen.

jev-router startet die ursprünglichen Coding-CLIs über einen lokalen Proxy und wählt für jeden neuen Nutzerturn eine Modellstufe. Mit npm installieren, JEV_API_KEY setzen und jev-claude oder jev-codex mit installierter und authentifizierter Original-CLI starten.

TypeSafe Mario ist eine experimentelle NES-Steuerung mit Emulatortelemetrie und aus RAM gewonnenen Beobachtungen. Mit Python 3.13, TypeSafe-Schlüssel und lokalem Spiel zuerst state-demo prüfen, dann play starten.

Definieren Sie semantische Erwartungen in perch.yaml für Dateien oder Methoden und prüfen Sie die gefundenen Probleme. Der System-One-Client sendet typisierte Fragen zum Zustand an TypeSafe und nutzt standardmäßig jev-latest.

Camera-only autonomous drone in MuJoCo with a small judgment model (TypeSafe Jev) in the loop at 2.5Hz

Guardrails for Pi that steer instead of interrupt: enforces your project rules on every write, holds only hard-to-undo actions (3 per 1,000 calls, measured on real sessions), catches unverified "done" claims and stuck loops, and trims tool output. Built on pi-typesafe.

Typesafe.ai System One Model Jev navigating a Neo4j graph by using a classifier over neighbouring relationships

TypeSafe Jev as a decision layer for the Pi coding agent: a measured tool-call gate plus jev_ask for typed, calibrated answers

A calibrated context sieve for Claude Code: every tool result is judged by a System One model before it enters context.

A small, type-safe client for asking AI questions about your data, powered by TypeSafe Jev.

Browser automation where an LLM plans and Jev (Typesafe System One) decides. Library, CLI and MCP server.

Codebase search powered by Jev from @typesafe-ai

Typed semantic decisions for Unix pipelines and CI, powered by TypeSafe AI Jev.

JEV-inspired parallel decisions for CUDA LLMs. One context, many decisions. vLLM API, game-agent examples, and reproducible benchmarks.

TypeSafe decisions for Pi: batched evaluation tool, terminal playground, and typed API for extension authors

Typed JSON inference with DiffusionGemma, with Every and Jev benchmark results

This is a LLM Gateway that mimics typesafe ai structured output. Like an imposter Jev.

Local bilingual probability decisions from context, questions, and candidate answers. Independent research preview inspired by TypeSafe Jev.

TypeSafe Jev controls original StarCraft shareware through keyboard and mouse with recorded action probabilities.

Agent-ergonomic CLI for TypeSafe's Jev: fast calibrated judgments (pick, rate, check, rank, triage, guard) from the shell

Unofficial study: Jev-style parallel typed decisions on stock 1.5B-8B models on an Apple Silicon laptop. Benchmarks, research notes, and a Hugging Face Space demo.

MCP server for TypeSafe Jev: typed classify, score, check, match and screen for any agent, with confidence on every answer

Typed, confidence-aware agent skill routing with TypeSafe Jev.

Community TypeSafe AI playground: 110 use cases, games, dilemmas and model challenges, with editable prompts, A/B comparisons and a mobile-friendly UI.

TypeSafe structured-output provider for RubyLLM 2

BrighTO LLM Router: free open-source, ultra-fast self-hosted Rust LLM gateway for OpenAI/Anthropic APIs, SystemOne/JEV/DJEV decisions, Ollaya/Laya, load balancing, fallback routing, team keys and token budgets.

TypeSafe (Jev) skill routing for Hermes Agent: names the one skill worth loading, before the model call. Opt-in, stdlib only, ~$0.001 per routed turn.

Async LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.

Community .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.

Can a decision model beat dedicated rerankers? TypeSafe Jev vs Cohere Rerank 4 vs ZeroEntropy zerank-2 vs a chat-model baseline: 14 datasets, every raw API response, bootstrap ranges on every gap.

Hybrid coding harness: System 2 writes, System 1 (Jev) runs reflexes.

Ruby client for typesafe.ai

macOS computer use driven by Jev (TypeSafe System One) as the decision maker

Benchmarks and a playground for TypeSafe's Jev (System One) model: chess, and who-is-the-player-talking-to for speech-to-text game NPCs

A word-level language model whose output layer is Jev: n-gram drafter, Noul chunk verification, bits-per-token eval

Jev (TypeSafe) vs Claude Haiku 4.5 on 2 000 phishing emails: accuracy, calibration, latency, cost. Reproducible benchmark.

Discriminative Monte Carlo Tree Search using System One and Harnesses

Go client for TypeSafe's System One API and its model Jev: typed judgments and calibrated probabilities instead of generated text

Experimental multi-horizon BTC signal generator using TypeSafe Jev probabilities and Binance market data.

DeepSeek Harness (dsh) 插件:论文伴读工作台 —— PDF 转录 / 检索 / 流式问答 + 内置阅读器页面。

Eight minimal working examples of TypeSafe's Jev (a System One model) applied to mechanical and electrical engineering: CAD/CAE/CAM routing, FEM result triage, DFM screening, BOM alignment, hallucination-proof extraction. Zero dependencies.

Jev-style calibrated decision model (Choice/Score/Noul) on Qwen3.5-0.8B

Ask Jev typed questions from the shell: noul, choice, and score answers as numbers, not prose

Independent Jev 1.13.0 behavior study: report, controlled prompt experiments, raw results, and offline verification.

Drives a real browser with Jev making every decision and Vercel's agent-browser performing every action, with a benchmark.