typesafe-computer-use convierte un objetivo escrito en acciones de escritorio y lee el Mac mediante OCR y controles de accesibilidad. TypeSafe Jev elige la acción, el destino y el sitio; el código aporta los hechos y otro modelo redacta el texto libre. Requiere una clave de TypeSafe y permisos de grabación de pantalla y accesibilidad. La CLI permite simular antes de controlar ratón y teclado.
Extracción de datos y documentos
Analiza páginas, PDF y formularios
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JevChat-Windows lee conversaciones WeChat y KakaoTalk mediante OCR local y muestra respuestas junto a la ventana. Jev evalúa intención y tensión y ordena tres candidatos; otro modelo redacta las respuestas. Configura claves separadas para decisión y redacción en Windows 10 1903+ o Windows 11.
La biblioteca identifica formularios del IRS y tipos de página a partir del texto extraído y un registro JSON de descripciones. Usa classifyPage con líneas, jevBackend y criteria.json. Las utilidades PDF requieren Poppler y el backend necesita una clave TypeSafe.
DocJev clasifica PDF, DOCX y PPTX o divide paquetes en intervalos de páginas categorizados, con exportación PDF opcional. Instala con uv, exporta TYPESAFE_API_KEY y ejecuta docjev classify o split con reglas de categorías. Los formatos Office necesitan LibreOffice.
Extrae documentos, los indexa en Qdrant, planifica un esquema e investiga cada sección en la colección local. Jev juzga y reordena fragmentos y puntúa carencias; otro LLM planifica, consulta y escribe, mientras Python controla reintentos.
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