वर्कफ़्लो ऑटोमेशन

नेटिव CLI में इंटरैक्टिव शेल, स्क्रिप्ट अनुरोध और दूसरे सिस्टम में जोड़कर चलाने की सुविधा है; साथ में स्किल, MCP सर्वर और उप-एजेंट भी हैं। Jev समीक्षा नीति, संदर्भ और लंबित कार्रवाई लेकर अनुमति प्रक्रिया को clear या caution निर्णय देता है।

पाइपलाइन सीखने की रूपरेखा, गणित, दृश्य योजना और Manim दृश्य बनाकर वास्तविक रेंडर की समीक्षा करती है। Jev सामग्री और Astra की लिखित जाँच का Score, Noul और Choice से मूल्यांकन करता है; उसे चित्र नहीं मिलते।

मॉडल स्थिति और उम्मीदवारों से विकल्प, बूलियन और क्रमबद्ध स्कोर प्रश्नों के उत्तर देता है, बिना उत्तर टोकन डिकोड किए। NanoJev, Jev से प्रेरित अलग स्थानीय मॉडल है; रिकॉर्डिंग समान गेम इंटरफ़ेस पर Jev और बिना ट्यून किए Qwen की तुलना करती हैं।

RAG-Fusion प्रश्न के कई रूप बनाकर Reciprocal Rank Fusion से खोज क्रम जोड़ता है, ताकि एक प्रश्न से छूटने वाले दस्तावेज़ मिल सकें। Jev मूल्यांकन प्रक्रिया में वैकल्पिक पुनःक्रमण मॉडल है; उसके प्रयोगों के लिए JEV_API_KEY चाहिए। मूल डेमो केवल वेक्टर खोज करता है। मूल्यांकन उपकरण NFCorpus पर रणनीतियाँ तुलना करता है; हाइब्रिड प्रक्रिया BM25, वेक्टर खोज, फ्यूज़न और पुनःक्रमण जोड़ती है।

Awesome Jev, heyjunpenn की सामुदायिक सूची है, जिसमें SDK, एजेंट, ऐप और शोध जैसी श्रेणियाँ हैं। प्रविष्टियाँ Jev के निर्णय, कार्यान्वयन के साक्ष्य, पुनरुत्पादन की स्थिति और मापों के स्रोत बताती हैं। श्रेणियाँ देखें, फिर साक्ष्य लेबल और मूल लिंक से परियोजना की वास्तविक निर्णय प्रक्रिया जाँचें।

Jev Review Git बदलाव या पूरा कोड जाँचकर शुद्धता, सुरक्षा, विश्वसनीयता, संगतता और टेस्ट कवरेज देखता है। Jev साक्ष्य चुनता, समस्या का तरीका वर्गीकृत करता और गंभीरता आँकता है; शर्त पूरी होने पर Choice से समीक्षक भी चुनता है। कोड सीमाएँ और प्रक्रिया की नीति लागू करता है। Node.js 24+, Git और TypeSafe कुंजी से JSON रिपोर्ट बनाएँ या सहेजी समीक्षा स्थानीय रूप से देखें।

यह परियोजना Mineflayer से Minecraft Java 1.16.5 का खिलाड़ी चलाती है; अलग मॉडल योजना बनाता है और Jev खिलाड़ी की कार्रवाई चुनता है। मॉडल रिले और स्थानीय रनटाइम पथ सेट करें, निर्भरताएँ स्थापित करें, वैनिला सर्वर शुरू करें और दस्तावेज़ वाला nether-agent क्रम चलाएँ।

यह सूची स्रोत व सीमाओं के साथ प्रदाता, SDK, एजेंट कार्यप्रवाह, संदर्भ टूल, गेम और मूल्यांकन व्यवस्थित करती है। Choice, Score और Noul परिचय पढ़ें, फिर संबंधित श्रेणी और निश्चित कमिट वाले शोध नोट से कोड तक जाएँ।

System One Connector evaluate कमांड और MCP से कोडिंग एजेंटों को निर्धारित प्रकार वाले निर्णय देता है। यह Jev या स्वयं होस्ट किए CLM और Laya जैसे संगत मॉडल से जुड़ता है। Choice, Noul या Score प्रश्न बनाएँ; एजेंट सेटअप और बैच मूल्यांकन उपलब्ध हैं।

A source-backed Jev project directory with a reusable Jev-only GitHub review workflow.

The ai agent workflow tool that scales from small, simple projects to large, complex codebases.

Jev Browser — indexed browser automation. Jev chooses the control, Playwright acts. A CodexQA skill.

Talk to your Mac. Local whisper.cpp + one Jev (TypeSafe) call per command + macOS automation.

Browser automation where an LLM plans and Jev (Typesafe System One) decides. Library, CLI and MCP server.

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.

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.

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.

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.