SDK et intégration de frameworks

Le cadre réunit analyses fondamentale, technique, des actualités et du sentiment, débats entre chercheurs, rôle de trader et gestion du risque. Avec TYPESAFE_API_KEY, Jev écarte les messages StockTwits et Reddit sans rapport avec l'entreprise et classe leur position ; sans clé, aucun filtrage n'a lieu.

Le framework associe raisonnement et outils, avec gestion du contexte, diffusion d'événements, mémoire et contrôle des permissions. JevClassifierModel intègre le classifieur Jev au moyen du SDK TypeSafe dans ce framework généraliste.

Le développeur définit les composants et actions autorisés afin de contraindre l'interface à son catalogue et son schéma. Le compositeur expérimental du playground évalue les composants candidats avec typesafe-ai/jev pour construire une spécification d'interface.

Cette plateforme autohébergée couvre stratégies Python, backtests, simulation, exécution réelle et suivi. Jev évalue ordre, stratégie, exposition, positions et budget, puis renvoie des choix typés et leurs probabilités pour filtrer les entrées.

Des modèles préentraînés et leur ajustement permettent de répondre à des questions binaires, à choix et de notation sur un même texte. L'API suit TypeSafe System One : le SDK Python TypeSafe peut pointer vers un serveur Kev local.

Cette bibliothèque npm et ce plugin Claude Code réduisent appels et résultats sans réécrire la conversation. Jev répond séparément à des questions noul sur chaque appel et résultat ; les seuils déterminent leur conservation, troncature ou suppression.

Instructions, outils, compétences, canaux et planifications occupent des répertoires conventionnels pour faciliter inspection et extension. evaluate emploie l'authentification de modèles d'eve pour évaluer des questions typées sur un état, avec Jev par défaut.

La CLI native propose shell interactif, requêtes par script et intégration embarquée, avec compétences, serveurs MCP et sous-agents. Jev reçoit politique, contexte et action en attente, puis renvoie clear ou caution au circuit de permissions.

Cet assistant multiprestataire pour Linux, Windows et macOS propose chat, agents, RAG et intégrations d'outils. Le plugin expose jev_evaluate(state, questions) et renvoie des résultats Choice, Score ou Noul au modèle courant.

Il fournit conventions et instrumentation pour tracer les applications IA, dont appels de modèles, recherche et outils externes. L'intégration TypeSafe enregistre systemOne en spans avec entrées et sorties JSON, modèle et tokens ; les exemples couvrent Choice, Noul et Score.

ollaya télécharge des modèles de décision ouverts par leur nom et traite les questions typées via un service local. Ce projet indépendant fournit des points d’accès compatibles TypeSafe pour les clients Jev existants. Utilisez la CLI, l’application de bureau ou le serveur MCP ; les Modelfiles regroupent des questions réutilisables.

LocalJev transforme les requêtes typées en prompts de classification DiffusionGemma et valide les probabilités générées. Son service Bun restitue le format Jev à partir d’un backend de chat compatible OpenAI. Exécutez-le avec Bun et oMLX, puis connectez les clients SDK TypeSafe à l’API locale.

hippo-memory conserve les souvenirs des agents dans SQLite, suit leur origine et réduit le rappel des souvenirs signalés incorrects. Son reclassement Jev facultatif ordonne les souvenirs retrouvés ; il est désactivé par défaut. CLI et MCP permettent de mémoriser et rappeler des informations partagées entre outils de développement.

DSCODE est un agent de développement macOS dont l’interface, la CLI et les scripts partagent une session persistante. Il inclut un client Jev distinct pour Decisions alpha d’OpenRouter, avec Choice, Score et Noul. Les sessions servent à modifier, tester et transmettre des tâches entre agents ; le client Jev nécessite une clé API.

La liste en anglais et chinois simplifié rassemble applications, clients, outils d’agents, jeux et recherches autour de Jev. Commencez par la documentation officielle et les échecs connus, puis cherchez une implémentation dans les SDK ou applications.

phi est un environnement de programmation en Go avec outils de fichiers, sous-agents, revue des différences et découverte MCP à la demande. Configurez le modèle principal avec phi config, lancez phi et fournissez TYPESAFE_API_KEY si vous activez l’optimiseur.

Jev MCP fournit des outils de vérification des preuves, classification, reclassement, extraction et revue de correctifs. Enregistrez npx -y @jkudish/jev-mcp dans un client MCP avec Node.js 22 ou ultérieur et une clé de fournisseur Jev.

classifier.dev expose la classification de texte par HTTP et CLI, avec lots et plusieurs dimensions d’étiquettes. Passez étiquettes et texte dans l’URL, installez classify ou envoyez items et dimensions à /v1/classify.

Web Search Plus ajoute recherche et extraction de pages à Hermes, avec routage et repli entre fournisseurs configurés. Installez le module et configurez un moteur. Activez Jev séparément avec setup --jev et installez typesafe-sdk.

System One Adapter implémente l’évaluation typesafe_sdk avec les API LLM d’autres fournisseurs. Il compare avec TypeSafe en conservant les réponses typées et ajoutant diagnostics de reprise, latence et normalisation. Configurez fournisseur, modèle et réponses probabilistes ou discrètes ; les sorties structurées natives sont facultatives.

System One Connector expose des décisions typées aux agents via evaluate et l’intégration MCP. Il connecte Jev ou des modèles compatibles auto-hébergés comme CLM et Laya. Définissez des questions Choice, Noul ou Score ; configuration des agents et évaluation par lots sont fournies.

Jev Browser exécute une tâche depuis une URL et renvoie page finale, capture et trace des décisions. Utilisez CLI npm, serveur MCP ou bibliothèque navigate avec Node.js 22 et une clé Jev.

Le module utilise Jev pour recommander outils, compétences et responsables disponibles et évaluer les résultats selon des critères. Installez le paquet DSH natif ou importez celui d’iPolloWork, configurez TypeSafe puis vérifiez l’état avant la connexion réelle.

fingers combine plusieurs bases d’empreintes et peut utiliser Jev pour revoir les correspondances, dédupliquer et préciser les versions. Installez la bibliothèque Go et activez EnableJudge avec une clé TypeSafe, ou utilisez jev-key en CLI.