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La CLI nativa ofrece shell interactiva, peticiones desde scripts e integración embebida, con habilidades, servidores MCP y subagentes. Jev recibe política, contexto y acción pendiente y devuelve clear o caution al flujo de permisos.
Automatización de flujos
Ramifica pipelines y trabajos en segundo plano
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El flujo desarrolla objetivos de aprendizaje, contenido matemático, planificación visual y escenas Manim, y revisa el renderizado real. Jev evalúa los artefactos y auditorías textuales de Astra con Score, Noul y Choice; no recibe imágenes.
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Responde preguntas de elección, booleanas y de puntuación ordenada a partir de estados y candidatos, sin decodificar tokens de respuesta. Es un modelo local independiente inspirado en Jev; las grabaciones comparan Jev y Qwen sin ajustar con las mismas interfaces de juego.
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RAG-Fusion genera variantes de consulta y combina sus clasificaciones mediante Reciprocal Rank Fusion para encontrar documentos que una sola consulta omite. Jev es un reordenador opcional de la evaluación; sus experimentos requieren JEV_API_KEY. La demostración original sigue usando solo búsqueda vectorial. El banco de evaluación compara estrategias en NFCorpus; la variante híbrida combina BM25, búsqueda vectorial, fusión y reordenación.
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Awesome Jev es el catálogo comunitario de heyjunpenn, organizado por SDK, agentes, aplicaciones, investigación y otras categorías. Sus entradas explican qué decide Jev y registran pruebas de implementación, reproducción y procedencia de métricas. Explora las categorías y consulta etiquetas de evidencia y enlaces originales para examinar el flujo de decisiones.
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Jev Review examina diffs Git o código completo buscando problemas de corrección, seguridad, fiabilidad, compatibilidad y pruebas. Jev selecciona evidencia, clasifica mecanismos y puntúa gravedad; cuando corresponde, elige al revisor mediante Choice. El código aplica umbrales y políticas del flujo. Usa Node.js 24+, Git y una clave TypeSafe para generar JSON o consultar revisiones guardadas localmente.
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El proyecto controla un jugador de Minecraft Java 1.16.5 mediante Mineflayer, separando el modelo planificador de la selección de acciones con Jev. Configura el relé de modelos y las rutas locales, instala dependencias, inicia el servidor vanilla y sigue el flujo documentado de nether-agent.
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La lista organiza proveedores, SDK, flujos de agentes, herramientas de contexto, juegos y evaluaciones con fuentes y límites. Lee la introducción a Choice, Score y Noul; después sigue una categoría y las notas con commits fijados hasta el código.
System One Connector ofrece decisiones tipadas a agentes mediante evaluate e integración MCP. Conecta Jev o modelos compatibles autoalojados como CLM y Laya. Define preguntas Choice, Noul o Score; incluye configuración de agentes y evaluación por lotes.
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A source-backed Jev project directory with a reusable Jev-only GitHub review workflow.
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The ai agent workflow tool that scales from small, simple projects to large, complex codebases.
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Jev Browser — indexed browser automation. Jev chooses the control, Playwright acts. A CodexQA skill.
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Talk to your Mac. Local whisper.cpp + one Jev (TypeSafe) call per command + macOS automation.
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Browser automation where an LLM plans and Jev (Typesafe System One) decides. Library, CLI and MCP server.
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Give an agent real hands and eyes: undetectable, DOM-independent GUI automation. A $4 USB-HID microcontroller for hands, a vision grounding model for eyes, any LLM for a brain.
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Classify first. Read selectively. A portable agent plugin and MCP tool for batch text classification.
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.
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Fast, typed browser automation powered by Jev and Playwright
Async LangGraph workflow that gets a typed Jev Choice (invoice or general) and routes each inbound email to the matching handler.
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Typed decisions from the shell: an unofficial stdlib-Python CLI and Agent Skill for TypeSafe's Jev model, via the TypeSafe API (default) or OpenRouter. Yes/no, choice and ordinal scores with calibrated probabilities, semantic grep and batch mode.
SLO-aware LLM inference router with Jev decisions, live queue metrics, counterfactual evaluation, and reproducible latency/cost benchmarks
Jev 决策模型驱动的 UI 自动化测试框架：不生成「下一步做什么」的文字，而是在候选元素里直接打分；一句话写用例，pytest 执行，Allure 出报告，每个操作决策中位 458 ms（UI test automation driven by the Jev decision model — scored decisions, not generated prose; ~458 ms per decision）
A Kotlin Android SDK for UI automation powered by TypeSafe Jev, with an accessibility runtime and sample app.
Jev for every agentic development workflow — the System One decision model wired into whatever harness an agent codes in: OpenCode today, Claude Code and Hermes adapters next.