Seiten, PDFs und Formulare parsen
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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.
JevChat-Windows liest WeChat- und KakaoTalk-Gespräche per lokaler OCR und zeigt Antwortvorschläge neben dem Chat. Jev bewertet Absicht und Anspannung und sortiert drei Vorschläge; ein separates Sprachmodell formuliert sie. Unter Windows 10 1903+ oder Windows 11 jeweils einen Schlüssel für Bewertung und Textentwurf einrichten.
Die Bibliothek erkennt IRS-Formulare und Seitentypen aus extrahiertem Text anhand eines JSON-Verzeichnisses mit Formularbeschreibungen. classifyPage mit Textzeilen, jevBackend und criteria.json verwenden. PDF-Hilfen benötigen Poppler, das Backend einen TypeSafe-Schlüssel.
DocJev klassifiziert PDF, DOCX und PPTX oder zerlegt Dokumentpakete in kategorisierte Seitenbereiche mit optionalem PDF-Export. Mit uv installieren, TYPESAFE_API_KEY setzen und docjev classify oder split mit Kategorienregeln ausführen. Office-Formate benötigen LibreOffice.
Dokumente werden extrahiert, in Qdrant indiziert und anhand einer geplanten Gliederung abschnittsweise untersucht. Jev bewertet und ordnet Fundstellen und erkennt Beleglücken; ein anderes LLM plant, sucht und schreibt, während Python Wiederholungen steuert.
Data extraction for systematic reviews, quoted from the papers. Ask a trial report and its supplements your extraction form or a RoB 2, ROBINS-I, QUADAS-2 or TIDieR template; Jev points at the lines, every answer is a verbatim quote with its page, you check it and export the table. Files stay in your browser.
A Document OCR Router to help route pages based on content.
Open-source macOS AI computer use and native GUI automation on Apple silicon. Jev + OmniParser CoreML + Apple Vision OCR. Bring your own OpenRouter, Vercel AI Gateway, or TypesafeAI token.
Use Jev (TypeSafe's System One model) as a calibrated reranker: one call, up to 30 documents, a probability per document. Apache-2.0.
Route form submissions to the right people with Jev and AI SDK.
Windows 微信回复助手（非官方修改版）：本地离线 OCR 读屏 + 模型起草候选回复 + 一键填入微信输入框，可选自动发送。不 hook、不注入、不读微信数据库。
DeepSeek + TypeSafe JEV 微信回复助手：Windows 正式版、Apple Silicon macOS 预览版；本地 OCR 与人工可控回复
JEV Document Classification enables the rapid and cost-effective classification of text-based documents using AI, leveraging TypeSafe's "System One" model.
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。
Semantic code and document search CLI — BM25 recall + TypeSafe Jev calibrated precision
Ask a PDF in your own words and watch the matching lines light up. React + pdf.js + TypeSafe Jev.
Local-first document evaluation workspaces powered by Jev
.NET client for TypeSafe System One (Jev) — typed questions in, typed answers with probabilities and confidence out. No prompt engineering, no output parsing.
Natural-language MCP tool dispatcher powered entirely by TypeSafe's Jev — no general-purpose LLM. Discovers a simple MCP server's tool signatures at runtime and uses Jev's typed primitives (Choice/Noul) to pick the right tool and extract its arguments straight out of the sentence.
A browser form for building requests to TypeSafe's Jev: pick a template, fill in the blanks, copy the request. No JSON, no install, runs locally.
An open-source, AI-powered resume builder designed to craft high-impact resumes. Features smart content enhancement using the STAR method, instant PDF previews, and seamless export. Built with Django, Htmx, OpenAI, and WeasyPrint.
MCP-first toolkit for TypeSafe/Jev — the System One decision model. One stdio server (jev mcp) serves any MCP-capable harness, backed by one local event log and Prometheus impact metrics you can scrape into your own Grafana.
Parsing the PDF and extracting the relevant information
Text/PDF - File categorization and sorting with Typesafe AI Jev or local calibrated decision model