Analysez pages, PDF et formulaires
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typesafe-computer-use transforme un objectif écrit en actions sur Mac, en lisant l’écran par OCR et les contrôles d’accessibilité. TypeSafe Jev choisit l’action, la cible et le site ; le code fournit les faits et un autre modèle rédige le texte libre. Une clé TypeSafe et les autorisations d’enregistrement d’écran et d’accessibilité sont nécessaires. La CLI propose une simulation avant toute commande réelle.
JevChat-Windows lit les conversations WeChat et KakaoTalk par OCR local et propose des réponses à côté du chat. Jev évalue intention et tension, puis classe trois propositions rédigées par un modèle de langage distinct. Configurez deux clés, pour décision et rédaction, sous Windows 10 1903+ ou Windows 11.
La bibliothèque identifie les formulaires IRS et les types de pages à partir du texte extrait et d’un registre JSON de descriptions. Utilisez classifyPage avec les lignes, jevBackend et criteria.json. Les fonctions PDF demandent Poppler et le backend une clé TypeSafe.
DocJev classe PDF, DOCX et PPTX ou découpe des lots en plages de pages catégorisées, avec export PDF facultatif. Installez avec uv, exportez TYPESAFE_API_KEY et lancez docjev classify ou split avec des règles. Les formats Office nécessitent LibreOffice.
Il extrait les documents, les indexe dans Qdrant, prépare un plan et recherche chaque section dans la collection locale. Jev évalue et reclasse les fragments et les lacunes ; un autre LLM planifie, interroge et rédige, tandis que Python gère les reprises.
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