डेटा निष्कर्षण और दस्तावेज़

typesafe-computer-use लिखित लक्ष्य के अनुसार Mac चलाता है और OCR तथा एक्सेसिबिलिटी कंट्रोल से स्क्रीन पढ़ता है। TypeSafe Jev कार्रवाई, लक्ष्य और साइट चुनता है; कोड तथ्य निकालता है और अलग लेखन मॉडल खुला पाठ लिखता है। TypeSafe कुंजी तथा स्क्रीन रिकॉर्डिंग और एक्सेसिबिलिटी अनुमतियाँ चाहिए। CLI से पहले ड्राई रन, फिर वास्तविक माउस और कीबोर्ड नियंत्रण किया जा सकता है।

JevChat-Windows स्थानीय OCR से WeChat और KakaoTalk बातचीत पढ़कर चैट विंडो के पास उत्तर सुझाता है। Jev इरादा और तनाव जाँचकर तीन उम्मीदवार क्रम देता है; अलग भाषा मॉडल उत्तर लिखता है। Windows 10 1903+ या Windows 11 पर निर्णय और लेखन प्रदाताओं की अलग कुंजियाँ सेट करें।

यह लाइब्रेरी निकाले गए पाठ और फ़ॉर्म विवरणों की JSON सूची से IRS फ़ॉर्म तथा पृष्ठ प्रकार पहचानती है। classifyPage को पाठ पंक्तियाँ, jevBackend और criteria.json दें। PDF सहायक के लिए Poppler तथा बैकएंड के लिए TypeSafe कुंजी चाहिए।

DocJev PDF, DOCX और PPTX वर्गीकृत करता है या दस्तावेज़ समूह को श्रेणीबद्ध पृष्ठ सीमाओं में बाँटता है; PDF निर्यात वैकल्पिक है। uv से पैकेज स्थापित करें, TYPESAFE_API_KEY सेट करें और श्रेणी नियमों के साथ docjev classify या split चलाएँ। Office प्रारूपों को LibreOffice चाहिए।

यह दस्तावेज़ निकालकर Qdrant में इंडेक्स करता है, रूपरेखा बनाता है और स्थानीय संग्रह से हर खंड पर शोध करता है। Jev अंशों का मूल्यांकन और क्रम बदलकर साक्ष्य की कमी आँकता है; अलग LLM योजना, प्रश्न और लेखन करता है, Python पुनःप्रयास नियंत्रित करता है।

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