Temukan proyek JEV AI yang dapat Anda verifikasi

Analisis fundamental, teknis, berita, dan sentimen digabungkan dengan diskusi peneliti, peran pedagang, serta pengelolaan risiko. Dengan TYPESAFE_API_KEY, Jev membuang unggahan StockTwits dan Reddit yang tidak terkait perusahaan dan mengelompokkan sikapnya; tanpa kunci, unggahan tidak disaring.

Kerangka ini menggabungkan penalaran model dan alat dengan pengelolaan konteks, aliran peristiwa, memori, serta kontrol izin. JevClassifierModel memasukkan pengklasifikasi Jev melalui SDK TypeSafe ke dalam kerangka agen serbaguna ini.

Agen perencana dan pelaksana mengumpulkan, merangkum, serta melacak sumber untuk menyusun laporan dengan kutipan. Jika TYPESAFE_API_KEY tersedia, Jev menilai kegunaan tiap bagian bagi pertanyaan sebelum konteks dikirim ke LLM.

Model nonautoregresif menjawab pertanyaan choice, score, dan noul; router memilih checkpoint yang digunakan. Server yang dihosting sendiri menyediakan POST /v1/systemone bagi klien Jev yang ada, tetapi menjalankan model Laya.

Agen mengubah kontrol yang terlihat menjadi ruang tindakan berindeks untuk menjalankan tujuan berbahasa alami. Jev memilih operasi dan elemen yang cocok dalam satu permintaan; LLM terpisah hanya menghasilkan teks untuk TYPE_TEXT.

Pengembang menentukan komponen dan tindakan yang diizinkan agar antarmuka mengikuti katalog serta skema mereka. Komposer eksperimental di playground memakai typesafe-ai/jev untuk menilai kandidat komponen saat menyusun spesifikasi UI.

Platform yang dihosting sendiri mencakup strategi Python, backtest, simulasi perdagangan, eksekusi nyata, dan pemantauan. Jev menilai order, strategi, eksposur, posisi, serta anggaran dan mengembalikan pilihan bertipe beserta probabilitas untuk filter masuk.

Platform yang dihosting sendiri mengatur agen, ruang kerja terisolasi, dan papan tugas pada komputer milik pengguna. README menyebut Jev dari TypeSafe sebagai model tersedia yang mengembalikan keputusan bertipe beserta keyakinan, bukan teks hasil generasi.

Model pralatih dan penyetelan mendukung pertanyaan ya/tidak, pilihan, serta penilaian atas teks yang sama. API mengikuti TypeSafe System One sehingga SDK Python TypeSafe dapat diarahkan ke server Kev lokal.

Pustaka npm dan plugin Claude Code memadatkan riwayat dengan memangkas panggilan serta hasil alat tanpa menulis ulang percakapan. Jev menjawab pertanyaan noul terpisah untuk panggilan dan hasil; ambang menentukan apakah pasangan dipertahankan, dipotong, atau dihapus.

Asisten Android membaca percakapan terlihat melalui aksesibilitas dan OCR lokal, lalu menampilkan analisis serta saran dalam overlay. Jev menilai maksud dan pilihan respons; model generatif menulis tiga kandidat dan Jev mengurutkannya.

Instruksi, alat, keterampilan, kanal, dan jadwal berada di direktori konvensional agar proyek mudah diperiksa dan diperluas. evaluate memakai autentikasi model eve untuk menilai pertanyaan bertipe atas suatu status, dengan Jev sebagai bawaan.

Proyek ini menangani keputusan semantik kecil seperti perutean, percobaan ulang, dan pemeriksaan bukti tanpa menghasilkan kalimat jawaban. Yang ditiru adalah pola antarmuka Jev, bukan model atau pelatihannya yang tidak dipublikasikan; proyek tidak berafiliasi dengan TypeSafe.

CLI native mendukung shell interaktif, permintaan skrip, dan penyematan, dengan keterampilan, server MCP, serta subagen. Jev menerima kebijakan tinjauan, konteks, dan tindakan tertunda, lalu mengirim keputusan clear atau caution ke alur izin.

Memori yang dapat dicari memulihkan keputusan, konteks debugging, dan riwayat fitur antaragen yang didukung; Markdown tetap sumber utama. Pemeringkatan Jev opsional memakai API TypeSafe jarak jauh tanpa mengunduh model pemeringkat lokal.

Alur membuat tujuan belajar, materi matematika, rencana visual, dan adegan Manim, lalu meninjau hasil render sebenarnya. Jev menilai artefak dan audit teks Astra melalui Score, Noul, serta Choice; gambar tidak dikirim kepadanya.

Bot mengganti order limit post-only pada blok Monad dan mengalirkan peristiwa buku order, order, serta eksekusi ke dasbor. Dengan MODEL=jev dan TYPESAFE_AI_API_KEY, Jev memilih beli atau jual; model mock bawaan memakai heuristik momentum.

Model menjawab pertanyaan pilihan, Boolean, dan skor berurutan dari status serta kandidat tanpa mendekode token jawaban. NanoJev adalah model lokal terpisah yang terinspirasi Jev; rekaman membandingkan Jev dan Qwen tanpa penyetelan pada antarmuka permainan yang sama.

Sumber resmi ini membantu merancang alur TypeSafe, menemukan dokumentasi, dan menyusun penilaian bertipe dalam kode. Keterampilan menjelaskan Jev sebagai model System One yang mengembalikan jawaban bertipe serta probabilitas; aplikasi mengendalikan alurnya.

Asisten multipenyedia ini berjalan di Linux, Windows, dan macOS, dengan chat, agen, RAG, serta integrasi alat. Plugin menyediakan jev_evaluate(state, questions), mengembalikan hasil Choice, Score, atau Noul ke model aktif.