DeepDoc: ricerca locale con controlli delle prove Jev

L'assistente Android legge conversazioni visibili tramite accessibilità e OCR locale, mostrando analisi e suggerimenti in sovrimpressione. Jev valuta intento e opzioni di risposta; un modello generativo scrive tre candidati e Jev li ordina.

Il flusso crea obiettivi didattici, contenuto matematico, piano visivo e scena Manim, poi esamina il rendering reale. Jev valuta artefatti e audit testuali di Astra tramite Score, Noul e Choice; non riceve immagini.

Il bot sostituisce ordini limite post-only a ogni blocco Monad e invia eventi di libro, ordini ed esecuzioni al pannello. Con MODEL=jev e TYPESAFE_AI_API_KEY, Jev sceglie acquisto o vendita; il modello mock predefinito usa un'euristica momentum.

L'assistente multiprovider per Linux, Windows e macOS offre chat, agenti, RAG e integrazioni di strumenti. Il plugin espone jev_evaluate(state, questions) e restituisce risultati Choice, Score o Noul al modello corrente.

ollaya scarica modelli decisionali aperti per nome e gestisce domande tipizzate tramite un servizio locale. Il progetto indipendente implementa endpoint compatibili TypeSafe per i client Jev esistenti. Usa CLI, app desktop o server MCP; i Modelfile raccolgono insiemi di domande riutilizzabili.

Shapeshift trasforma il testo in eventi, liste, timer, divisioni del conto e altre interfacce dedicate. Jev facoltativo classifica intenzioni e segnali; il codice gestisce date e calcoli. La modalità predefinita usa parole chiave offline. Scrivi nell’app Bun, scegli e salva la scheda; una chiave TypeSafe sul server attiva Jev.