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La mémoire consultable restitue décisions, contexte de débogage et historique des fonctionnalités entre agents compatibles ; Markdown fait référence. Le reclassement Jev facultatif utilise l'API distante TypeSafe sans télécharger de modèle local de reclassement.
Cette ressource officielle guide la conception de flux TypeSafe, la recherche documentaire et la composition de jugements typés en code. La compétence présente Jev comme un modèle System One renvoyant réponses typées et probabilités dans des flux contrôlés par l'application.
La CLI jg aide les agents à explorer un dépôt inconnu avec fichiers pertinents, références de lignes et extraits de code. Jev évalue dossiers, aperçus de fichiers et déclarations pendant que la recherche suit les branches pertinentes.
RAG-Fusion génère plusieurs formulations d’une requête et fusionne leurs classements avec Reciprocal Rank Fusion pour retrouver des documents autrement manqués. Jev est un outil de reclassement facultatif dans l’évaluation ; ses expériences nécessitent JEV_API_KEY. La démonstration originale reste purement vectorielle. Le banc d’évaluation compare les stratégies sur NFCorpus ; le parcours hybride associe BM25, recherche vectorielle, fusion et reclassement.
Surf expose navigation Chrome, lecture, clics et captures sous forme de commandes CLI pour agents et scripts. Les commandes sémantiques facultatives demandent à Jev de trouver des contrôles, classer des régions et choisir ou vérifier des actions. Utilisez les commandes déterministes pour les parcours connus ; semantic.act explore avec contrôles de confiance, fraîcheur et budget.
Cet annuaire communautaire permet de chercher des projets selon leur architecture de décision et de les filtrer par catégorie. Parcourez le site ou installez la compétence avec npx skills add logicrw/awesome-jev-projects pour interroger les projets par domaine.
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 Search transforme une demande en langage naturel en liens et extraits, avec filtres modifiables et scores de pertinence visibles. En local, configurez Search1API et un fournisseur Jev dans .dev.vars, installez avec pnpm puis lancez pnpm dev.
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.
Le dépôt réunit des démos distinctes axées sur la latence, dont Sift pour le courrier et Turbo Rerank pour la recherche. Installez les dépendances dans chaque dossier, configurez TYPESAFE_API_KEY et lancez la commande de développement propre à l’application.
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.
Use LLMs to find the needles in your haystack
免费大模型 API 导航 · 只收录能通过 API Key 和 endpoint 调用的永久免费 / 限时免费接口｜A curated list of free LLM APIs — permanently free tiers and limited-time free models, all callable via API key and endpoint. Channel-first, with a model index for DeepSeek, GLM, Qwen and more
A source-backed Jev / System One knowledge map: projects, papers, evaluations, robotics, and social discovery.
Codebase search powered by Jev from @typesafe-ai
Jev-powered semantic code search for coding agents — find behavior across repositories via CLI or MCP, with exact source excerpts and line numbers.
Evidence-first search for AI agents / Claude Code & Codex & Pi & OMP & kimi & mcp
A library integrating embedding and reranker models from OpenAI, SentenceTransformers etc for semantic search in vector database.
Awesome Jev — evidence-graded index of TypeSafe System One: SDKs, MCP tools, agents, apps and open models. 20 languages, rebuilt every 2 hours.
grep for what code does, not what it's called. Semantic code search powered by TypeSafe Jev.
Practical, tested recipes for TypeSafe's Jev decision model on OpenRouter: support triage, database indexing, file organizing, tagging, taxonomies, dedupe, PII detection, extraction, search re-ranking and a browser agent.
A spatial reference explorer for creators. Local Jev query choices, metadata highlights and source-linked collections.
Multi-engine web search and evidence synthesis for AI coding agents. Unified MCP server, Pi extension, and DeepSeek Harness bundle — free search, X/Twitter, parallel research, and TUI setup.